# RynnBrain-2B

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/alibaba-damo-academy-rynnbrain-2b
> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-04-15 | 技术层级：L7

## 核心摘要

Alibaba-DAMO-Academy 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 Qwen3VLForConditionalGeneration，参数规模 2.4B。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L7"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain-2B"}] |
| `updated` | 2026-04-15 |
| `family` | other |
| `params` | 2.4B |
| `architecture` | Qwen3VLForConditionalGeneration |
| `action_representation` | 连续关节位置/末端位姿动作空间 |
| `code_license` | apache-2.0 |
| `weights_license` | apache-2.0 |
| `data_formats` | ["SafeTensors"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain-2B |
| `hub_stats` | {"downloads": 2617, "likes": 26, "as_of": "2026-10-26"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain-2B"] |

## 技术详解与生态说明

RynnBrain-2B 是 RynnBrain 系列中的 2B 检查点，定位为面向具身系统的 physics-aware embodied brain。它面向第一视角场景观察，将语言与物理空间、时间进行 grounding，并为下游机器人系统提供定位与规划相关输出。该检查点的基座模型为 Qwen3-VL-2B-Instruct。

能力覆盖具身问答、计数、OCR、细粒度视频理解等第一视角认知任务，也包括对象、目标区域与轨迹的时空定位。RynnBrain 系列还包含 Thinking、Plan、Nav 等变体，用于把文本推理与空间 grounding 结合，或将局部化的 affordance、区域和对象整合到规划输出中。

仓库提到已发布 RynnBrain family 权重和推理代码，并提供 cognition、localization、reasoning、planning 相关 cookbooks。示例 notebook 覆盖空间理解、物体类别/属性/关系理解、视频 OCR、目标框定位、区域点标注、affordance 定位、轨迹标注，以及从图像预测机器人抓取姿态。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain-2B](https://huggingface.co/Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain-2B)