理想汽车宣布下半年马赫 VLA 能力持续进化，第四季度对齐特斯拉 FSD V14 能力

6 月 15 日消息，在今天的 Livis Day 理想汽车软件与具身智能发布会上，理想官方宣布，下半年马赫 VLA 能力持续进化：

第三季度 AD Max 推送全新马赫 VLA

第四季度对齐特斯拉 FSD V14 的能力

据介绍，双马赫 M100 芯片算力达到 2560TOPS，模仿学习规模提升 50%、强化学习规模提升 15 倍、模型参数量提升 10 倍、模型计算量提升 15 倍。

注意到，理想今天还公布了自研的全新基座大模型：马赫 Mind-4 系列，包括马赫 Mind-Pro 和马赫 Mind-Edge。

其中，马赫 Mind-Pro 在 IFEval 指令跟随、LongBench-v2 超长文本理解、AIME26 高阶数学推理、BFCL-v4 工具调用等权威基准里，全部稳居行业第一梯队。放到 Agent 专项领域，Claw 系列榜单、PinchBench-v2 实景实测，综合性能超越大多数主流 Agent 模型。

值得一提的是，理想马赫 Mind-Pro 的核心是原生 Agent 智能体能力，目前已经全面落地赋能 L9 Livis 车载智能。为了提升模型的 Agent 能力，搭建数百套真实业务沙箱环境和高精度模拟工具调用环境。让模型在 Agent 环境中不断锤炼。

理想还独创混合 RL 训练体系，搭建三套差异化训练环境，进行并行混合训练，覆盖不同难度、不同场景 Agent 决策需求。通过精细化的数据配比训练，解决了复杂场景决策不准、落地适配性差的行业难题，针对性强化 Livis agent 场景下的通用能力、业务专项技能、工具调用精准度，同时优化了工具调用的 Token 使用效率。

马赫 Mind-Edge 号称是行业真正量产落地的端侧原生具身智能体，采用多模态流式时序建模，让模型能够连续理解动态的物理世界，同时具备因果推理和自主决策能力。它可以直接输出动作，实时调用车辆硬件。Always-0n 全天候主动感知、人车交互、自主控车、多模态问答，全都在车端本地完成，而且数据完全不上传。

理想官方表示，马赫 Mind-Edge 不是云端模型的阉割版，而是从底层就为车载场景原生打造的模型，是端侧原生具身智能体。