字节推出 GR-3 模型，泛化性显著提升 [Table_Industry] 机器人 字节跳动发布通用机器人模型 GR-3 点评 | [姓名table_Authors] | 电话 | 邮箱 | 证书编号 | | --- | --- | --- | --- | | 肖群稀(分析师) | 0755-23976830 | xiaoqunxi@gtht.com | S0880522120001 | | 刘麒硕(研究助理) | 0755-23976666 | liuqishuo@gtht.com | S0880123070153 | 本报告导读： 字节推出 GR-3 模型，复杂长任务执行能力较好，泛化性显著提升，建议关注产业 链相关标的。 投资要点： 风险提示：技术进步及产业化进展不及预期，行业竞争加剧。 [Table_Report] 相关报告 业 跟 踪 报 告 机器人《新型摆线减速器在人形机器人应用》 2025.07.23 机器人《星动纪元发布新款人形机器人产品，产 业发展态势持续向上》2025.07.23 机器人《优必选中标 0.9 亿机器人订单，自主换 电加速工业场景落地》2025.07.22 机器人《人形机器人 ...

7 月 22 日，字节跳动 Seed 团队发布全新 VLA 模型 GR-3，支持高泛化、长程任务和柔性物体双臂操作。同时亮相的还有通用双臂移动机器人 ByteMini。 Seed 团队发布的 GR-3 和 ByteMini 都有什么亮点？其中，GR-3 具备泛化到新物体和新环境的能力，能理解包含抽象概念的语言指令，还能够精细地操作 柔性物体。通过少量的人类数据即可实现高效微调，从而快速且低成本地迁移至新任务，以及认识新物体。这与此前需要大量机器人轨迹训练的 VLA 模 型不同。 得益于改进的模型结构，GR-3 能有效处理长程任务并进行高灵巧度操作，包括双手协同操作、柔性物体操作以及融合底盘移动的全身操作等。 而这些能力是通过一种多样的模型训练方法实现的：除遥操作机器人收集的高质量真机数据外，团队还经过用户授权，征集了基于 VR 设备的人类轨迹数 据，以及公开、可用的大规模视觉语言数据进行联合训练——多样性数据的融合是 GR-3 区别于现有 VLA 模型的亮点之一。 在这两款产品中，GR-3 的定位是「机器人大脑」，而 ByteMini 就是为其设计的配套机器人。 ByteMini 作为一款具备高灵活性、高可靠 ...