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进一步信息揣测

• RoboBrain 2.0 32B版本的性能优势可能依赖于未公开的专有数据集或训练技巧：虽然文章提到其“时空认知能力突破”，但未具体说明训练数据来源或优化方法，这些细节通常涉及商业机密或需付费获取。
• 跨本体协作框架RoboOS 2.0的“单机版”可能存在功能阉割：开源版本可能仅支持基础功能，而企业级多机协作、高并发处理等高级特性可能需要付费授权或定制服务。
• 评测基准的选取可能存在倾向性：宣称“全面超越GPT-4o”的10项评测可能避开了GPT-4o的优势领域（如多模态生成或长上下文理解），行业内部常通过定制基准突出自身优势。
• 轻量化7B版本的实际部署成本未完全透明：文章强调其“紧凑高效”，但未提及推理硬件要求、能耗或云服务依赖等隐性成本，这些是实际落地时的关键坑点。
• 技术突破的时间节点与政策/资金支持相关：智源研究院作为国内机构，其快速迭代可能受益于非公开的政府补贴或战略合作资源，这类信息通常不会公开披露。
• 开源版本的商业限制条款需警惕：虽称“开源”，但可能附加限制性协议（如禁止商用或需专利授权），需仔细阅读法律细则以避免侵权风险。
• “刷新跨本体协作范式”的实际含义模糊：可能涉及未公开的专利技术（如分布式通信协议或任务调度算法），行业内幕人士才能了解具体创新点。