# MolmoAct-7B-D-LIBERO-Long-0812

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/allenai-molmoact-7b-d-libero-long-0812
> 所属分类：models | 最近核验日期：2025-09-02 | 技术层级：L7, L8

## 核心摘要

allenai 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 MolmoAct (Molmo VLM + Action Reasoning)，参数规模 8.1B。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/allenai/MolmoAct-7B-D-LIBERO-Long-0812"] |
| `layers` | ["L7", "L8"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/allenai/MolmoAct-7B-D-LIBERO-Long-0812"}] |
| `updated` | 2025-09-02 |
| `family` | vla |
| `params` | 8.1B |
| `architecture` | MolmoAct (Molmo VLM + Action Reasoning) |
| `action_representation` | 连续关节动作块 (Action Chunking) |
| `code_license` | apache-2.0 |
| `weights_license` | apache-2.0 |
| `data_formats` | ["SafeTensors"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | allenai/MolmoAct-7B-D-LIBERO-Long-0812 |
| `hub_stats` | {"downloads": 185, "likes": 0, "as_of": "2026-10-21"} |

## 技术详解与生态说明

MolmoAct 是 Allen Institute for AI 开发的完全开源机器人操作动作推理模型。该 7B-D LIBERO-Long 检查点面向复现其在 LIBERO-Long 上的结果；MolmoAct 系列被描述为在多个基准上达到视觉-语言-动作模型中的 state-of-the-art 表现。

模型基于 Qwen2.5-7B，视觉骨干为 SigLip2，并采用 Molmo 的预训练方式初始化。训练流程包括先在 MolmoAct Pre-training Mixture 上预训练，再在 MolmoAct Dataset 上 mid-training，最后在 LIBERO-Long 上 post-training。训练数据还包括 OXE 的子集；MolmoAct Dataset 含 1 万条单臂 Franka 机器人在家庭和桌面环境中执行 93 个操作任务的高质量轨迹。

该检查点是 MolmoAct 发布的 preview，数据、训练代码、评测和中间检查点等制品计划后续开放。模型采用 Apache 2.0 许可，面向研究和教育用途；其安全说明强调可在执行前检查动作空间中的视觉轨迹、动作空间受数据边界约束，并应按硬件厂商指南在安全环境中运行。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face allenai/MolmoAct-7B-D-LIBERO-Long-0812](https://huggingface.co/allenai/MolmoAct-7B-D-LIBERO-Long-0812)