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本賽道旨在評估模型的推理和動作執行能力，包括線上仿真和線下真機賽段。參賽者將基于AGIBOT WORLD開源數據集，訓練能夠解決一系列復雜任務的模型。本賽道聚焦于彌合Sim2Real Gap，實現從開放詞匯理解到真實物理交互的穩健泛化。賽題結合落地項目與Genie Sim 3.0仿真平臺進行設計，圍繞物流、工業、超市、餐飲、家居等常見場景展開，設計了不同難度的數個賽題。

我們精心挑選了比賽任務并專門采集了一批高質量數據，每個任務包含數百條完整操作軌跡，數據集在hugging face和modelscope社區全面開源，方便選手下載：

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https://huggingface.co/datasets/agibot-world/AgiBotWorldChallenge-2026

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https://modelscope.cn/datasets/AgiBotWorld/AgiBotWorldChallenge-2026

比賽將提供ACoT-VLA作為基線模型，助您快速掌握訓練、測試及提交流程。您可以比較不同基線模型的性能，并選擇合適的基線模型進行開發。期待您基于這些模型大膽創新，充分展現技術實力！

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https://github.com/AgibotTech/ACoT-VLA

為進行模型評估，我們提供了業內首個大語言模型驅動的開源仿真平臺 Genie Sim 3.0，這是一個用于全面模型評估的仿真平臺，融合三維重建與視覺生成，打造數字孿生級的高保真環境。Genie Sim 3.0中的場景、資產和任務與測試服務器保持一致，以便參賽者進行本地閉環評估。Genie Sim 3.0使用智元自研具身大腦Genie Reasoner，實現基于VLM的全自動評測。在提交到比賽服務器之前，您可以先在本地仿真環境驗證模型和環境依賴項。

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https://agibot-world.com/genie-sim

即刻起，參賽選手可登錄比賽主頁，獲取賽事資源詳情，并提交您訓練的模型，與全球頂尖開發者同場競技，沖擊賽事排行榜！

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https://agibot-world.com/challenge2026/reasoning2action/quick-start

World Model賽道聚焦具身世界模型的核心能力——基于機器人動作精準建模物理環境動態。參賽者需基于AGIBOT WORLD數據集訓練視頻生成模型，根據所提供的機器人真實觀測與動作信號生成機器人在10組真實作業場景下的交互視頻。任務涵蓋家居、商超、工業等多個真實場景，全面評估模型的生成質量。本賽道僅設置線上競賽階段。

我們基于AGIBOT WORLD公開數據集構造了由10個不同任務組成的World Model訓練集，涵蓋超3萬條真實軌跡。數據覆蓋了多樣的機器人-環境交互類型，例如抓取、放置、推、拉等。測試集中既包含專家軌跡也包含不完美的動作軌跡（如空抓、碰撞），旨在全面評估生成模型的泛化能力。

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https://huggingface.co/datasets/agibot-world/AgiBotWorldChallenge-2026/tree/main/WorldModel

比賽采用智元自研并開源的EVAC模型作為基線模型，EVAC模型是首個由機器人動作驅動的具身世界模型，并基于全量AGIBOT WORLD數據進行預訓練。參賽者可基于EVAC進行開發，也可使用其他模型參賽。我們鼓勵選手大膽創新，展現技術實力！

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https://github.com/AgibotTech/AgiBotWorldChallengeICRA2026-WorldModelBaseline

比賽基于具身世界模型評測基準EWMBench對生成結果進行評測，從圖像質量、場景一致性、軌跡遵循度等多個維度做全方位的評估，準確反映生成模型的表現，提供可靠的性能反饋。

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https://github.com/AgibotTech/EWMBench

即刻起，參賽者可登錄部署在HuggingFace上的評測服務器，根據參賽指引提交結果，與全球開發者同場競技，排行榜單實時更新!

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https://huggingface.co/spaces/agibot-world/ICRA26WM

關鍵賽程，即刻標記