From Reasoning to Action: Benchmarking Frontier AI Models on LIBERO-10 Robot Manipulation Tasks

📄 arXiv: 2610.30051v1 📥 PDF

作者: May Espinola, Qifan Zhang, Yu Xiang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-10-21

备注: 17 pages, 6 figures, 8 tables. May Espinola and Qifan Zhang contributed equally. Project page: https://irvlutd.github.io/LLM-LIBERO/ Code: https://github.com/IRVLUTD/LLM_LIBERO

💡 一句话要点

提出统一框架评估前沿AI模型在机器人操作任务中的表现

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 前沿AI模型 闭环控制 标准化评估 推理能力

📋 核心要点

  1. 现有方法未能系统评估前沿AI模型在机器人操作任务中的表现，缺乏标准化基准。
  2. 提出统一的闭环操作框架，允许模型通过视觉和本体感知直接控制机器人，简化操作流程。
  3. 实验结果表明，GPT-6 Astra在18种配置中表现最佳，成功率达到44%，推理努力的增加通常提升操作性能。

📝 摘要（中文）

近年来，前沿AI模型在视觉理解、推理、规划和工具使用方面展现出显著能力，可能无需特定任务训练即可用于机器人操作。然而，这些模型的操作能力尚未在标准化机器人基准上进行系统评估。本文提出了一个统一的闭环操作框架，用于在LIBERO-10基准上评估前沿AI模型。该框架使模型能够通过视觉观察、机器人本体感知和结构化工具调用直接控制机器人，主要通过指定目标末端执行器姿态和夹持器命令，而无需特定任务的微调或预训练操作技能。我们评估了六种前沿AI模型，结果显示GPT-6 Astra的成功率最高，为44%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决前沿AI模型在机器人操作任务中缺乏系统性评估的问题。现有方法未能提供统一的基准，导致对模型操作能力的理解不足。

核心思路：通过构建一个闭环操作框架，允许模型在不进行特定任务微调的情况下，直接通过视觉和本体感知控制机器人。这种设计旨在简化操作流程，提高模型的适用性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：视觉观察模块、机器人本体感知模块和结构化工具调用模块。模型通过这些模块接收输入并生成控制指令，完成操作任务。

关键创新：本研究的核心创新在于提出了一个无需特定任务微调的评估框架，允许多种前沿AI模型在统一标准下进行比较。这与现有方法的主要区别在于其通用性和灵活性。

关键设计：在实验中，模型的推理努力分为三个级别，评估了六种不同的前沿AI模型。关键参数设置包括目标末端执行器姿态和夹持器命令的指定，确保操作的准确性和有效性。实验设计涵盖18种配置和1800个评估回合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GPT-6 Astra在18种配置中成功率最高，达到44%，而Gemini-4 Argon紧随其后，成功率为43%。推理努力的增加通常会提升操作性能，但不同模型的表现差异显著，尤其在物体放置任务与复杂多步骤交互中表现不一。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动化生产线和家庭服务机器人等。通过提升AI模型在操作任务中的表现，可以显著提高机器人在复杂环境中的自主性和灵活性，推动智能机器人技术的进步与普及。未来，随着技术的不断发展，该框架有望为更多机器人操作任务提供标准化评估。

📄 摘要（原文）

Recent advances in frontier AI models have demonstrated remarkable capabilities in visual understanding, reasoning, planning, and tool use, raising the possibility of using general-purpose AI models for robot manipulation without task-specific training. However, their manipulation capabilities have not been systematically evaluated on standardized robotics benchmarks. In this report, we present a unified closed-loop manipulation framework for evaluating frontier AI models on the LIBERO-10 benchmark. Our framework enables models to control a robot directly through visual observations, robot proprioception, and structured tool calls, primarily by specifying target end-effector poses and gripper commands, without task-specific fine-tuning or pretrained manipulation skills. We evaluate six frontier AI models, including GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Luna, Claude Opus 5, Claude Opus 5.5, and Gemini-4 Argon, across three reasoning effort levels, resulting in 18 configurations and 1,800 evaluation episodes. Our results show that GPT-6 Astra achieves the highest success rate of 44%, followed by Gemini-4 Argon at 43%. Increasing reasoning effort generally improves manipulation performance, but the benefits vary across models and come at additional inference cost. We also observe substantial differences across tasks, with models performing relatively well on object placement tasks but struggling with precise spatial arrangements and complex multi-step interactions. These findings demonstrate both the potential and limitations of frontier AI models for robot manipulation, highlighting the challenges of translating reasoning capabilities into reliable physical actions. We release our evaluation framework and experimental results to support reproducible benchmarking and future research on reasoning-based robot manipulation.