arrow-hf/wam-landscape-and-deployment-20260907
WAM 选型地图与部署实测 · 2026-09 World-Action Model（世界-动作模型）在 2026 年 9 月的开源格局调研，六个候选在 NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell（sm_120） 上的真实部署实测， 以及这些模型的算子在 Ascend 910C（A3） 上的存在性与性能对照。 调研覆盖约 90 个模型与系统；部署部分是在单张 24 GB 消费级工作站卡上亲手跑出来的， 包含能力契约、逐层架构、算子剖析与性能数字。 为什么做这个 大多数 WAM 论文只报成功率，很少报能力契约（几路相机、动作是什么含义、世界模型那一半推理时还在不在）， 几乎不报算子构成（移植到别的加速器要手写什么）。而跨论文的成功率数字大面积不可比。 这份材料试图补上这三块，并且把每个数字的口径写清楚。 五条主要结论 1. 「WAM 比 VLA 强」目前是假设，不是已验证结论。 唯一一篇第三方统一重跑的鲁棒性研究里，纯 VLA 的 π0.5 在最严的分布外评测上得分最高，… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/arrow-hf/wam-landscape-and-deployment-20260907.
| Author / organization | arrow-hf |
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| Created | 7 September 2026 |
| Last updated at source | 7 September 2026 |
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