报道介绍了理想在 Livis Day 上宣布其自研的马赫 Mind-Pro 模型已全面落地于 L9 Livis 车载智能系统。文章指出该模型在多项评测（IFEval 指令跟随、LongBench-v2、AIME26、BFCL-v4 等）位列行业前列，并在生成速度、任务质量、成本与端到端响应时延等商业指标上实现可量产。Mind-Pro 采用多模态流式时序建模，支持对动态物理世界的连续理解、因果推理与自主决策，具备大量车载行为特化训练，能直接输出动作并实时调用车辆硬件，实现全天候主动感知、人车交互、自主控车和多模态问答等功能且全部在车端本地完成，数据不上传。
6 月 15 日消息，理想今天举行 Livis Day 汽车软件与人工智能发布会，官方现场宣布，马赫 Mind-Pro 模型已全面落地赋能 L9 Livis 车载智能。
IT之家从发布会现场了解到，马赫 Mind-Pro 模型在 IFEval 指令跟随、LongBench-v2 超长文本理解、AIME26 高阶数学推理、BFCL-v4 工具调用等领域，已经稳居行业第一梯队。并在 Token 生成速度、任务完成质量、Token 使用成本、端到端响应时延等商业维度，实现真正可量产。
同时，马赫 Mind-Pro 采用多模态流式时序建模，能够让模型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。
据悉，该模型拥有大量车载专属的行为特化训练，能够直接输出动作，实时调用车辆硬件。Always-on 全天候主动感知、人车交互、自主控车、多模态问答等能力全部在车端本地完成，数据完全不上传。