# RynnBrain1.1-2B

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> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-09-09 | 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 Qwen3_5ForConditionalGeneration，参数规模 2.2B。

## 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/RynnBrain1.1-2B"}] |
| `updated` | 2026-09-09 |
| `family` | other |
| `params` | 2.2B |
| `architecture` | Qwen3_5ForConditionalGeneration |
| `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/RynnBrain1.1-2B |
| `hub_stats` | {"downloads": 231123, "likes": 12, "as_of": "2026-10-26"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain1.1-2B"] |

## 技术详解与生态说明

RynnBrain 1.1-2B 是 RynnBrain 1.1 系列中的 2B 规模具身基础模型，面向具身智能的认知、空间推理、grounding 与规划能力。该系列还包含 9B 和 122B-A10B，当前检查点的 Base Model 标为 Qwen3.5-2B，并采用与系列其他规模共享的统一训练配方。

RynnBrain 1.1 引入了显式 3D-grounded training 和 contact point prediction 任务，将能力从图像平面定位扩展到度量 3D 理解与面向动作的交互 grounding。通过 RynnBrain-VLA，它将具身理解连接到真实机器人控制，并在 Unitree G1、Astribot、Tianji-Wuji 上覆盖 humanoid、bimanual、dexterous-hand tasks 的跨平台泛化展示。

该模型可通过 Hugging Face transformers 做推理，也支持 SGLang 的 OpenAI-Compatible Serving 和 Offline Engine。项目提供 cookbooks，覆盖视频场景空间理解、物体类别/属性/关系与计数、图像或视频中的目标框定位、区域点标注、affordance 定位、轨迹标注、接触点预测和单 RGB 图像加相机内参的 3D bounding box 预测。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain1.1-2B](https://huggingface.co/Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain1.1-2B)