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，理想在Livis Day上宣布下半年马赫 VLA 能力演进：第三季度通过 AD Max 推送全新马赫 VLA，第四季度对齐特斯拉 FSD V14。硬件方面双马赫 M100 芯片算力达2560 TOPS，模仿学习规模增50%、强化学习增15倍、模型参数量增10%、计算量增15倍。理想同时发布自研基座大模型马赫 Mind‑4 系列（Mind‑Pro、Mind‑Edge），Mind‑Pro在多项基准和Agent评测中位列前茅并已落地赋能 L9 车载智能；Mind‑Edge为端侧原生具身智能体，可本地连续理解动态场景、直接输出动作并实时调用车辆硬件，数据不上传。

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。

IT之家注意到，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，主打语言智能（马赫 VLA 主打机器智能）。

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。

对比“某闭源模型 S”，马赫 Mind-4-Pro Token 平均消耗下降 38%、工具调用冗余轮下降 47%，模型 TPS 峰值 208 token/s。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。

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。