蚂蚁开源BiDex-100：106个双臂任务

蚂蚁旗下 inclusionAI 今天在 GitHub 放出 BiDex-100，一个面向双臂灵巧操作的仿真基准，评测 VLA（视觉-语言-动作）策略。

名字里的 100 是约数，实际 106 个任务，分在记忆、长时序、指令遵循、少样本和泛化五个能力轴上。仓库给了 8,080 条通过校验的演示、625 万帧，以及一套 58 维统一动作空间。

58 维是 14 维手臂或末端执行器加 44 维灵巧手关节，仓库另提供 joint、robot_ee、camera_ee 三种模式，方便不同动作接口接入。

数据由 6 路同步的 RGB-D 流以 25 帧每秒采得，仿真跑在 MuJoCo 上，本体有双臂 Franka FR3 v2 和 Astribot S1 两种，都带灵巧手。

这份基准真正花心思的地方在评测协议：106 个任务每一个都配了域外（OOD）变体，不是抽查，是全量。

域内时机器人初始姿态从演示里确定性采样，域外改用默认复位姿态，再叠加逐任务写好的布局偏移、左右臂镜像和碰撞安全干扰物；外观替换纹理、随机打光，曝光分五档。

标准评测用两个域内种子加两个域外种子，各跑 25 个 episode，随机化走组件级 SHA-256 键和 NumPy 的 PCG64 随机流，换机器也能复现。

机器人基准长期被诟病刷分，把 OOD 做成每个任务的必答题，是从源头堵路。

留意两个限定。仓库只给了协议、数据和排行榜工具，没公布任何模型的跑分；排行榜是本地服务，得自己起进程跑完才有分数。

授权也分两层：代码是 MIT，数据集和原创 3D 资产是 CC BY-NC 4.0，不可商用。

仓库列了七个参考集成，包括 π0.5、GR00T N1.7 和蚂蚁自家的 LingBot-VLA 等。

训练侧模型无关，仓库只给数据契约；官方报告把多个任务的演示并成一个语料协同训练，出共享策略权重。

数据集按 LeRobot v2.1 和 v3.0 两个版本发布。

仓库首次提交就在今天，星标还是零。它摆出来的是一把尺子，不是成绩单。