作为第三方评测机构，我们对Meta最新推出的JEPA-2视频世界模型进行了全面对比分析。这款基于视图嵌入预测框架的模型，采用视觉Transformer架构（参数规模约1.2亿至12亿），通过两阶段训练流程构建起完整的视觉认知体系。第一阶段以千小时以上的网络视频和图像为基础，通过掩码后预测嵌入表示完成无监督预训练；第二阶段则利用62小时的机器人交互视频及动作数据进行微调，使模型具备动作条件预测能力。这种训练方式让JEPA-2在视频理解、物理推理等任务中展现出独特优势，尤其在具身智能领域展现出巨大应用潜力。

在视觉感知模型领域，JEPA-2与MAE、DINOv2等主流方案形成了差异化竞争格局。MAE采用像素重构策略，通过遮盖75%的图像区域进行训练，这种简单任务使模型训练速度提升3倍以上。DINOv2则通过学生-教师蒸馏机制，在超过1亿张图像上训练，生成通用视觉特征。而JEPA-2的掩码嵌入预测方法，不仅保留了视觉特征的完整性，还通过EMA更新机制有效避免模型崩塌问题。这种技术路线让JEPA-2在视频理解任务中表现尤为突出，其动作预测准确率在多个基准测试中均优于传统视觉SSL模型。

JEPA-2的视觉表征能力在多个任务中得到验证。在视频理解与动作预测方面，该模型在Something-Something V2动作识别任务中达到75.3%的Top-1准确率，远超同级别动态图像模型。Epic Kitchens-100动作预测任务中，JEPA-2（1B参）在动作准确率方面达到38.0%，显著优于InAViT、Video-LLaMA等模型。这种优势源于其对视频长时信息的建模能力，相比DINOv2等图像模型，JEPA-2能更有效地捕捉视频中的时序特征。

在图像分类任务中，DINOv2展现出卓越性能，其ImageNet-1k分类准确率显著优于传统SSL模型。MAE在纯ImageNet预训练下也达到87.8%的高精度，而JEPA-2虽以视频预训练为主，但在Frozen Probe测试中仍能达到84.6%的ImageNet精度。这种表现说明，视频预训练同样能为图像任务提供有效特征表示。多模态感知方面，JEPA-2通过物理常识推理基准测试，展现了更强的因果推理能力，尤其在视频为主的任务中表现突出。

JEPA-2在具身智能领域的应用前景十分广阔。Meta数据显示，基于该模型的机器人系统在仓库抓取和搬运任务中取得65%-80%的成功率，这种表现源于其对动作条件建模的精准把握。在空间导航方面，尽管尚未有公开评测数据，但其对物体动态和交互的建模能力，为场景理解和规划提供了基础支持。动作预测与计划方面，JEPA-2能对下一步动作和未来序列进行预推断，其1秒后动作预测任务精度优于多个专业模型。

然而JEPA-2也存在明显局限性。当前模型的规划多为短期（秒级）模拟，对长时程规划仍有挑战；对相机视角和目标表达较敏感，在真实世界复杂环境下表现尚待验证。此外，模型主要基于内部数据集训练，其适应性和泛化能力需要更多公开测试。这些特点决定了JEPA-2更适合处理短期动作预测和物理推理任务，而在复杂环境下的长期规划仍需进一步优化。

在具身智能领域，Meta的多个项目形成了协同效应。CAIRaoke作为端到端对话式助手模型，通过整合BlenderBot技术实现更自然的任务导向对话。Habitat作为开源仿真平台，提供高速度高保真的3D环境，支持导航、物体操作等任务。Droidlet则构建了多模态智能体框架，支持自然语言指令和任务指定。这些项目与JEPA-2形成互补关系：Habitat和Droidlet提供的多样化视频数据可以丰富JEPA-2的训练内容，而JEPA-2的视觉预测能力又能为这些平台的智能体提供动作规划支持。

未来，一个完整的多模态智能体可能会整合CAIRaoke的对话能力、JEPA-2的视觉预测和Habitat/Droidlet的交互框架。这种协同模式将推动具身智能向更高层次发展，使机器人具备更丰富的感知和决策能力。JEPA-2作为视觉世界模型的核心组件，其在物理推理和动作预测方面的优势，将为整个具身智能系统的构建提供重要支撑。