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3B多模态大模型在动作角色扮演游戏的战斗任务中，成功率超越GPT-4o和人类玩家，淘天集团未来生活实验室团队提出了CombatVLA，已被ICCV 2025接收在复杂的三维环境中实现实时决策仍面临重大挑战，要求模型能在秒级时间尺度做出响应，具备高分辨率感知能力，并能够在动态条件下进行战术推理。
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如下图所示，团队给出了CombatVLA推理得到的AoT解释、解析成Python代码的动作指令，以及执行这些动作后的帧序列。前三行案例来自“黑神话：悟空”，第四行为“只狼：影逝二度”。
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△测试案例可视化第一行中，CombatVLA检测到自身血量较低，于是先将角色后撤到安全位置，然后按“r”键进行回血操作第二行中，CombatVLA判断定身技能可用，便按下“1”键定身敌人，并立即发动连招，大幅削减敌人血量。
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第三行展示了模型有效闪避敌人攻击，并抓住时机用蓄力重击进行反击第四行中，在SSDT场景下，CombatVLA先用格挡动作抵御攻击，随后用轻攻击发动忍杀，一击击败敌人具体而言，CombatVLA是一个3B级别的模型，通过动作追踪器收集的视频-动作对进行训练，数据被格式化为“动作思维”（action-of-thought, AoT）序列。
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随后，CombatVLA无缝集成进动作执行框架，并通过截断AoT策略实现高效推理实验结果表明，CombatVLA不仅在战斗理解基准测试中超越了所有现有模型（如GPT-4o等），还在游戏战斗中实现了50倍的加速。
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此外，CombatVLA的任务成功率也高于人类玩家
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一. CombatVLA概览视觉-语言-动作模型（VLA）结合视觉、语义和动作控制，推动具身智能发展尽管这类模型在UI操作和导航任务表现优异，但3D战斗场景（如“黑神话：悟空”和“只狼：影逝二度”）仍面临三大挑战：。
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1）视觉感知（如敌我定位、运动、环境感知）；2）战斗推理（识别敌方攻击模式等）；3）高效推理（实时响应），目前尚无框架在这些任务上表现突出，也缺乏有效的战斗理解评测基准且当前方案存在明显缺陷——基于强化学习方法操控游戏的方法们仅凭视觉输入，通过DQN和PPO等算法训练智能体自主学习战斗，但需要大量预设奖励和反复试错，泛化能力弱。
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依赖超大模型（如GPT-4o）的方法们推理延迟较高，有时高达60-90秒，严重影响实时战斗表现，难以落地应用为解决这些问题，团队提出了CombatVLA——首个高效3D战斗智能专用VLA模型CombatVLA基于3B参数规模，能处理视觉输入并输出一系列具体可执行的动作指令（支持键鼠操作），实现高效战斗决策。
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团队首先开发了动作跟踪器自动采集大规模训练数据，数据被加工为“动作思维”（Action-of-Thought, AoT）格式，方便模型理解和推理战斗动作接下来，CombatVLA采用渐进式学习范式，逐步从视频级到帧级优化动作生成。
最终，模型可嵌入动作执行机器人中，并通过自定义截断输出策略加速推理实验表明，CombatVLA在战斗理解准确率上超过现有大模型，在执行速度上也实现了50倍提升本文主要贡献如下：动作跟踪器：开发了一套后台自动记录玩家动作的工具，大幅提升数据采集效率，为后续研究提供基础。
战斗理解基准：基于动作跟踪器建立了CUBench评测集，通过VQA任务测试模型的敌方识别和动作推理能力AoT数据集：提出分三阶段（视频粗粒度/帧级细粒度/帧级截断）构建AoT数据，助力模型渐进学习战斗技能。
CombatVLA模型：结合自适应动作权重损失，经过渐进式训练，在战斗理解基准上达到最优。动作执行框架：将CombatVLA无缝嵌入PC端执行，实现基于截断策略的50倍加速。
△CombatVLA在CUBench和任务级实际评测中均达到最优性能二. 动作追踪器和评测基准团队开发了一个动作跟踪器，用于收集游戏中的人类动作序列，为战斗理解模型提供了大量训练数据此外，团队还基于该动作跟踪器建立了一个全面的战斗理解benchmark，涵盖三个不同任务。
△战斗理解评测基准 – CUBench2.1 动作跟踪器由于标注动作的数据极其稀缺，团队开发了一个高效收集视频-动作对的轻量级Python工具，称为动作跟踪器该工具可以在后台运行，监控键盘和鼠标操作以记录用户动作，并同步截取游戏截图。
2.2 评测基准为了让基于VLM或VLA的模型在3D
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