ในปัจจุบัน ระบบควบคุมการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์มักทำงานได้ดีเฉพาะบนพื้นเรียบ เนื่องจากถูกฝึกในสภาพแวดล้อมที่จำกัดและขาดความเข้าใจในการปฏิสัมพันธ์กับวัตถุหรือพื้นผิว GigaBrain-WBC-0.5 จึงถูกสร้างขึ้นมาเพื่อก้าวข้ามขีดจำกัดนี้ด้วยแนวคิด Behavior World Model (BWM)
ระบบนี้ใช้สถาปัตยกรรม Causal Transformer เพื่อคาดการณ์ทั้งการกระทำ สถานะถัดไป และคำสั่งที่เหมาะสมล่วงหน้า ทำให้หุ่นยนต์ไม่เพียงแค่ตอบสนองต่อคำสั่ง แต่ยังเข้าใจว่าสภาพแวดล้อมมีผลต่อการเคลื่อนไหวอย่างไร นอกจากนี้ยังมีระบบ Terrain-annotation อัตโนมัติที่ช่วยให้หุ่นยนต์เรียนรู้การเดินบนพื้นที่ซับซ้อนได้จากข้อมูลจำนวนมาก
ผลการทดสอบพบว่า GigaBrain-WBC-0.5 มีอัตราความสำเร็จในการโต้ตอบกับพื้นที่สูงถึง 81.3% และมีความสามารถในการกู้คืนสภาพจากการล้ม (Fall Recovery) ถึง 99.3% ซึ่งสูงกว่าโมเดลมาตรฐานในปัจจุบันอย่างมาก นอกจากนี้ยังสามารถนำไปปรับใช้ (Fine-tuning) กับหุ่นยนต์ต่างรุ่นได้อย่างรวดเร็ว
