# RynnBrain-Nav-8B

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> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-04-14 | 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 8.8B。

## 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-Nav-8B"}] |
| `updated` | 2026-04-14 |
| `family` | other |
| `params` | 8.8B |
| `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-Nav-8B |
| `hub_stats` | {"downloads": 45, "likes": 13, "as_of": "2026-10-21"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain-Nav-8B"] |

## 技术详解与生态说明

RynnBrain-Nav-8B 是 RynnBrain 系列中的导航相关检查点，定位为面向具身系统的“physics-aware embodied brain”。它面向第一视角场景理解，将语言与物理空间、时间进行对齐，并为下游机器人系统提供定位与规划输出支持；系列能力覆盖具身问答、计数、OCR、细粒度视频理解、目标或区域定位、轨迹预测以及基于物理空间的推理和规划。

该检查点在模型列表中标注为基于 RynnBrain-8B，后者基于 Qwen3-VL-8B-Instruct。项目同时发布 RynnBrain family 的权重和推理代码，并提供 cognition、localization、reasoning、planning 相关 cookbooks；其中规划类 cookbook `11_visual_language_navigation.ipynb` 用视觉和语言指令进行导航与路径规划。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain-Nav-8B](https://huggingface.co/Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain-Nav-8B)