# RynnBrain-Plan-30B-A3B

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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 Qwen3VLMoeForConditionalGeneration，参数规模 16.6B。

## 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-Plan-30B-A3B"}] |
| `updated` | 2026-04-14 |
| `family` | other |
| `params` | 16.6B |
| `architecture` | Qwen3VLMoeForConditionalGeneration |
| `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-Plan-30B-A3B |
| `hub_stats` | {"downloads": 29, "likes": 5, "as_of": "2026-10-21"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain-Plan-30B-A3B"] |

## 技术详解与生态说明

RynnBrain-Plan-30B-A3B 是 RynnBrain 系列中的规划检查点，定位为面向具身系统的“physics-aware embodied brain”。它处理第一人称场景，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和规划输出。

该检查点以 RynnBrain-30B-A3B 为基础；系列中 RynnBrain-30B-A3B 对应 Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct。能力描述覆盖第一人称理解、具身问答、计数、OCR、细粒度视频理解，以及对象、目标区域定位和轨迹预测。RynnBrain 家族还包含可将文本推理与空间 grounding 交织的 Thinking 变体，并把 affordance、区域和物体定位结果整合进规划输出，为下游 VLA 模型生成更精确的指令。

项目发布了权重和推理代码，并提供 cognition、localization、reasoning、planning 相关 cookbooks；其中规划示例 10_manipulate_planning.ipynb 从目标和场景进行多步任务分解与动作规划。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain-Plan-30B-A3B](https://huggingface.co/Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain-Plan-30B-A3B)