清华 × 伯克利开源 uni-robot-agent：Qwen 借助该框架在 RoboDojo 分数从 1.90 升至 31.39

清华与伯克利团队开源 uni-robot-agent 框架，开源模型不需仿真器真值或专门机器人训练即可零样本操作机器人。Qwen3.8-Flash-Next 在 RoboDojo 上分数从 1.90 升到 31.39，超过 RoboDojo 团队用 GPT-6 Astra 的成绩，GPT-6 Astra 在该框架下可达 51.90 分。真机测试中 Astra 在 19 项任务拿到 80.50 分，比微调过的 π0.5 高 5.75 分。框架只给模型 RGB 图像、相机标定和本体状态，不给深度或 CAD 模型，实验还发现训练数据变化比参数量更关键：Qwen3.8-27B 能完成任务而早期 122B 模型做不到。