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HexaFuture 六角未来

HexaFuture 六角未来：公司；实体库里暂时没有记录带证据的关系。

档案 · 深度报告 CASE FILE / 具身 coding agent / 机器人评测基准 / 总部未核到 · 署名 HexaFuture Inc. · 首次发布 2026-11-05

HexaFuture 六角未来 · 榜单上的数字，多数是自测

六角未来 HexaFuture 让大模型像写软件一样给机器人写代码和工具。它的 HexaShell-Preview 在 RoboDojo 官方隐藏种子评测里拿到 46.85% 的成功率，10-20 登榜当天是 Agent 榜第一，到 11-05 已被三个条目超过，排第 4；11-01 在 RoboCasa365 榜单上以 85.6 排第一，提交说明写的是作者自跑、不是官方 target50 协议。公司主体、成立日、融资，本刊都没有核到。本档案按公司自述、第三方、公开数据库分开记。

项目内容
类型 / TYPE营利性公司（论文署名 HexaFuture Inc.，工商全称未核到）；具身 coding agent 与机器人评测基准
领域 / FOCUSPhysical Coding（用代码表征世界与策略）；HexaShell：VLM 当机器人 coding agent；URAI 机器人工具接口；EmbodiedLab 科学实验基准
总部 / HQ官网与招聘页未写；联合创始人 Hongcheng Gao 的个人主页所在地为北京（个人所在地，不是公司注册地）
成立 / FOUNDED未核到；GitHub 组织创建于 2026-09-27，首份技术报告 arXiv 提交于 2026-09-28
规模 / TEAMHexaShell 论文 16 位作者；EmbodiedLab 论文 21 位作者（17 位署 HexaFuture Inc.）；招聘页列 7 个岗位；员工总数未公布
融资 / FUNDING本刊没有核到（官网、论文、仓库与检索结果均无融资信息）
状态 / STATUS运营中；官网 2026-11-05 发布 HexaShell 通用版博客；GitHub 主仓库 2026-11-03 推送
最后核实 / VERIFIED2026-11-05

§ 01 / 它是谁

一个只有论文和仓库可核的小团队

官网首页自称要用代码连接数字世界和物理世界：用代码表征物体、状态和物理规律，再用代码规划、执行并检验动作。官网没有写公司全称、地址和融资。EmbodiedLab 论文把作者机构写作 HexaFuture Inc.，HexaShell 仓库的 NOTICE把 URAI 的版权方写作 Hexafuture Inc.；招聘页只列 7 个岗位名（研究科学家、研究实习生、Agent 系统、基础设施、数据、基准、机器人工程），没有地点和要求。公司法人、注册地、成立日，本刊没有核到。

团队的公开信息主要来自论文。HexaShell 通用版论文有 16 位作者，机构栏只写 hexafuture.ai；EmbodiedLab 论文有 21 位作者，其中 17 位署 HexaFuture Inc.，另有新加坡国立大学的 Yue Liu、Bryan Hooi，清华大学的 Yinpeng Dong，北京大学的 Wentao Zhang 署外部机构。创始人只核到一位：Hongcheng Gao（高鸿成）在个人主页自述为 HexaFuture 联合创始人兼首席科学家，同时是清华大学人工智能学院一年级博士生。Xiao He 在四篇论文里都标为通讯作者，职务本刊没有核到。GitHub 组织创建于 2026-09-27，没有公开成员；Hugging Face 组织只有 1 个用户、0 个模型。

§ 02 / 第一条线

让模型自己写工具、修工具

2026-09 的两份报告定下路线。Physical Coding 立场报告（官网博客）主张把任务状态和执行过程写成可检查、可修改的程序，并搭了叫 HexaAnything 的 agent；URAI 论文（官网博客）让编程 agent 写机器人工具，执行 agent 每调用一个完整动作后再看新的观察。URAI 在 RoboDojo 的 5 项任务、4 个执行模型上，把总成功率从直接控制的 18% 提到 53%；同样的工具，让其中两个模型各自事先写好整段程序，成功率 24%，每次调用后再决策 56%。这是每个模型每任务 5 个种子的小范围测试，博客自己写明不是整套 RoboDojo 榜单。

立场报告里，HexaAnything 在 RoboCasa365 上总体成功率 61.1%，原生 XR-1 为 56.6%，同模型的 Codex 为 59.5%；报告自己写这个差距是 1.6 个百分点，并且 Codex 在 Atomic-Seen 上更高。它用 harness 回传的数据微调的 27B 模型 HexaModel v0.1，在同一 harness 里总体比基座高 1.2 个百分点；权重本刊没有在 Hugging Face 组织里找到。

§ 03 / 官方评测

HexaShell-Preview：当天第一，现居第 4

HexaShell-Preview是这条线的成绩单。机器人只有一个叫 robo 的命令行和头部、两只手腕共三路 RGB 画面；执行 agent 做任务，失败后同一模型的优化 agent 读完整记录、写或改工具并补测试，再在同一布局重试，两个角色都是 Codex 加 GPT-6-Astra。工具用相机标定后的射线与平面交点，或双视角三角测量，把像素换算成米。2026-10-20，RoboDojo 团队在隐藏种子上对 42 个任务各跑 50 个回合，共 2,100 个回合，成功率 46.85%，进度分 53.18；分类型是泛化 34.5%、精度 32.0%、长程 31.5%、记忆 81.0%、开放 55.3%。博客同时写明：不少对比条目是三个种子各 50 回合，HexaShell 的官方结果只有一个隐藏种子。

公众号当天的文章写它领先 Agent 榜第二名 7.5 个百分点。到 2026-11-05，RoboDojo 榜单页（表头更新于 11-03）的 Agent 榜上，Q0-Preview（74.20 / 68.87%，10-30 登榜）、GO-3 Nano Preview（61.90 / 56.42%，10-27）、PyRUA-Lean（55.26 / 50.35%，10-24）排在它前面，它是第 4。这一版在arXiv v1（10-16）里的数字是 39.7% / 48.0，那是作者自测的新布局；v2（10-20）换成官方的 46.9% / 53.2，v3 则整体换成了下一节的通用版，Preview 的论文正文只留在 v1、v2。

这套数字的底子要连同公司自己写的局限一起读。通用版博客写：任务工具冻结后，重跑当初开发它们的 420 个开发回合只过 152 个（36%）；Preview 博客写：审计在 7 套工具里发现了抄进来的物体尺寸，换成了运行时测量；部分工具由团队成员放了种子，25 个任务目录的笔记取自公开任务定义；8 个 Open 任务共用一套设置，没有单任务工具。官方结果因此是“冻结工具”的成绩，不是从空库开始的成绩。

§ 04 / 通用版

换成共享工具加每任务一页 skill，数字更高，条件也更多

2026-11-03 起，HexaShell 改了设计：14 个共享基础工具（4 个运动、5 个感知、5 个状态），模型每轮写一段 Python，SAM 3 分割、几何定位，新环境只需 350 至 1,450 行适配层；任务相关的知识只剩每个任务约一页、由人审阅的 skill。下面是通用版论文与博客里的公司自测：RoboDojo 公开布局（layouts 10–19，种子 0–2，每任务 30 回合）无 skill 69.9% / 75.7，有 skill 85.0% / 88.8；RoboCasa365 无 skill 59.3、有 skill 85.6；LIBERO-PRO 78.3% 到 96.7%；RoboTwin 2.0 82.2% 到 96.8%（后一项换了种子和指令）。同一个 GPT-6-Astra，RoboDojo 团队自己的 agent 是 22.5%，在 HexaShell 里无 skill 达到 69.9%，后者是在公开布局上自测的。同样 1,020 个非 Open 回合里，只有 skill 才成功的 234 个，只有无 skill 才成功的 37 个。

这些数字都带条件。论文写明 RoboDojo 与 RoboTwin 的数字是自测，回合数少于官方协议，通用版在这两个榜单上截至 11-05 都没有官方条目；skill 需要该任务先跑过，SAM 3 与几何各自的贡献也没有做消融。RoboCasa365 的榜首来自 HexaShell 1.5：榜单页（更新于 11-01）总体 85.6，Atomic-Seen 91.1%、Composite-Seen 85.0%、Composite-Unseen 80.0%，类型标 AGENT，开源一栏为空。提交的 PR写明不是官方 target50 协议，而是 pretrain50 切分的测试种子 20–49、每任务 30 回合共 1,500 回合，备注为“Author-run results, pending official verification”（作者自跑，待官方核对）；50 个任务各有一份人写的 skill 笔记，所以标作 Composite-Unseen 的任务对这个 agent 不是零样本。登记的代码地址（HexaShell-1.5）目前是 404，2026-11-03 公开的是 HexaShell 主仓库。维护者在 PR 里只要了 logo 和 arXiv 链接；同期还有两个 agentic 提交（#41、#43）在审。

真机部分：三台双臂 PiPER-X、9 个任务各取 10 个回合，76/90。没有任务检查器，由 GPT-6-Astra 看新图和臂反馈当监督者给判定；论文写明全部回合的人工复核尚未完成，提示和监督规则在回合之间改过。cover blocks 完成的 53 个回合全部成功，表里只计最后 10 个。

§ 05 / EmbodiedLab

再出一份卷子：为求知而行动

EmbodiedLab不测机器人能不能把物体摆到给定位置，而是给目标和器材、不给方法，让机械臂在 Isaac Sim 的仿真实验室里自己做实验：30 个实验、14 种器材平台（力学 10、电学 6、光学 5、热学 3、化学 6），每个实例重新抽取隐藏物理参数；成功要同时满足结果在仪器精度容差内、读数出自本次运行、实验台复原。论文评 6 个模型，各在开发者自带的 coding agent 里跑，T0 成功率是 Claude Opus 5.5 43.3%、GPT-6 Astra 40.0%、GPT-6.1 Sol 28.3%、DeepSeek-V4.1-Flash-1017 与 Kimi K3 各 10.0%、GLM-5.3-Flash 0%；失败里与装置交互（动手、观察、复原）占 75% 至 100%。加上真深度和避碰规划的 T1 最多改善 10 个百分点，从成功轨迹蒸馏出的操作技能（T2，只作诊断、不随基准公开）让较弱的三个 agent 提高 10 至 27 个百分点。

公开口径有出入：论文摘要写 6 个模型，官网基准页和11-02 的公众号文章写 7 个（页面多了 Qwen3.8-max）。公众号称与清华、北大、新加坡国立大学联合发布，论文署名里这三所学校各有作者，机构层面的合作协议本刊没有核到。基准与评测代码以 Apache-2.0 开源（仓库 README）。

§ 06 / 公开履历

不到六周里的四篇论文、两个榜单条目

  • 2026-09-27 至 09-28 GitHub 组织创建；Physical Coding 报告上 arXiv，PhysicalCoding 仓库同日起提交（README 的许可证一栏写发布前再补，GitHub 接口显示无许可证）。
  • 2026-09-30 URAI 论文上 arXiv；URAI 仓库（10-02 创建，Apache-2.0）只含 AgileX PiPER-X 真机实现，论文里的 RoboDojo 仿真工具集不在其中。
  • 2026-10-09 HexaShell 仓库创建，早期名为 RoboShell（旧名 301 跳转到同一仓库）。
  • 2026-10-16 HexaShell 论文 v1：自测 RoboDojo 新布局 39.7% / 48.0。
  • 2026-10-19 至 10-20 HexaShell-Preview 发布；RoboDojo 官方隐藏种子评测 46.85% / 53.18，当日登榜 Agent 榜第一；论文 v2。
  • 2026-10-23 至 10-26 EmbodiedLab 仓库（10-23）与论文（10-26）。
  • 2026-10-24 至 10-30 PyRUA-Lean、GO-3 Nano Preview、Q0-Preview 先后登榜，HexaShell-Preview 退到第 4。
  • 2026-10-31 至 11-01 HexaShell 1.5 提交 RoboCasa365 榜单，11-01 合并，总体 85.6 排第 1。
  • 2026-11-02 公众号发布 RoboCasa365 榜首与 EmbodiedLab 的文章。
  • 2026-11-03 HexaShell 主分支 README改为通用版并公开代码（Apache-2.0）；论文 v3 替换同一 arXiv 编号的内容与标题。
  • 2026-11-05 官网发布通用版博客，是官网目前最新的一篇（共 4 篇）。

§ 07 / 开放程度

先放冻结的工具，后放整套代码

Preview 阶段，v1.0 分支的 README放出冻结的工具（34 个任务共 196 个，启用的 137 个共 270 条命令）、Open 任务的共享设置、接口手册和任务 recipe，并明写 harness 本体（服务器、执行器、agent 容器和进化循环）不在其中。2026-11-03 起主分支 README 称代码、提示和 skill 已放出，Apache-2.0，不含开发记录；URAI 在另一个仓库，真机监督器不在仓库里。RoboDojo 的榜单协议要求验证榜条目在登榜后三天内公开被评测的检查点和部署代码；Preview 公开的是冻结工具和接口，两者的关系榜单页没有写，本刊不下结论。

借用关系写在 NOTICE 里：RoboDojo 的机器人描述，RoboProbe 的任务描述与评分表，RPent 的 RoboTwin 评测种子表，以及 PyRUA-Lean 的若干仿真事实、运动常数和设计思路——PyRUA-Lean 是同一榜单上北京大学 DAGroup 的 Agent 条目。

§ 08 / 读法与局限

“榜首”和“官方”要分开读

五套数字。39.7% / 48.0（v1，自测，新布局）、46.85% / 53.18（RoboDojo 官方，一个隐藏种子，冻结工具）、85.0% / 88.8（通用版，公开布局自测，有 skill）、85.6（RoboCasa365，作者自跑，pretrain50）、76/90（真机，模型监督）。它们的版本、协议、回合数、任务知识放在哪里都不同，不能连成一条进步曲线。立场报告里 HexaAnything 在 RoboCasa365 上的 61.1% 又是另一套设定。

独立视角。AlphaLab 的一篇评论（2026-10-20 更新）读了 v1，质疑 39.7% 是按类别加权的平均、对比系统的采样与设置不同，并不认同把结论概括成推理已经过关；作者说明没有跑仿真。除此之外，本刊没有找到独立复现或系统性批评。

相邻条目。同一 RoboDojo Agent 榜上还有本站已有档案的Manifold AI（WorldScape-R²SI，46.58 / 39.35%），以及 Einsia.AI（EmbodiedEvo）等贡献方；它们与 HexaFuture 没有核到合作关系，只是同榜。

本刊没有核到的有：公司法人、注册地、成立日；融资；总部与员工总数；除 Hongcheng Gao 外的创始人名单，以及 Xiao He、Sihang Wu 的职务；官方 X 账号；通用版是否已收到 RoboDojo 的官方评测；HexaModel v0.1 的权重；EmbodiedLab 第 7 个模型的跑法；独立复现。

看到“HexaShell 登顶”，先问三件事：哪个版本、哪个榜（RoboDojo 官方的是 Preview，46.85%，现居 Agent 榜第 4；85.0 与 85.6 是作者自测或自跑）；样本与协议（一个隐藏种子 2,100 回合，对公开布局每任务 30 回合，对 pretrain50 的 1,500 回合）；任务知识放在哪里（逐任务工具，还是每任务一页 skill，后者连标作 Composite-Unseen 的任务也有）。公司主体与融资，本刊没有可核的来源。

来源 / SOURCES

关系 每条写成一句话：主语 → 宾语，点开看证据

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