# MolmoAct2-LIBERO-LeRobot

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/allenai-molmoact2-libero-lerobot
> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-05-24 | 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 2 (Molmo VLM + Action Generation)，参数规模 5.4B，训练数据包含 allenai/MolmoAct2-LIBERO-Dataset。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L7", "L8"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/allenai/MolmoAct2-LIBERO-LeRobot"}] |
| `updated` | 2026-05-24 |
| `family` | policy |
| `params` | 5.4B |
| `architecture` | MolmoAct 2 (Molmo VLM + Action Generation) |
| `action_representation` | 离散动作 Token (Autoregressive Action Tokens) |
| `code_license` | apache-2.0 |
| `weights_license` | apache-2.0 |
| `data_formats` | ["LeRobot"] |
| `pretraining_data` | ["allenai/MolmoAct2-LIBERO-Dataset"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | allenai/MolmoAct2-LIBERO-LeRobot |
| `hub_stats` | {"downloads": 5329, "likes": 4, "as_of": "2026-10-27"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/allenai/MolmoAct2-LIBERO-LeRobot"] |

## 技术详解与生态说明

MolmoAct2-LIBERO（LeRobot）是 MolmoAct2-LIBERO 的 LeRobot 格式检查点，用于 LIBERO 任务评估，并可作为在相关机器人数据集上继续微调 MolmoAct2 的起点。模型输入为多视角 RGB 图像、机器人状态和语言指令，输出 LIBERO 的连续机器人动作；训练目标包含 flow matching 和离散 action-token 损失，推理时使用 flow-matching action expert 的连续动作输出。

该检查点从 allenai/MolmoAct2-LIBERO 继续微调，在 allenai/MolmoAct2-LIBERO-Dataset 上额外训练 10k steps，使用 8 张 H100、每 GPU batch size 32。它保存了 LeRobot policy config、模型权重、preprocessor、postprocessor 和归一化统计，通过 policy.path 恢复；继续 LIBERO 微调时推荐使用 policy.path。

在 LIBERO Spatial、Object、Goal 和 LIBERO 10 上，连续动作推理结果分别为 98.4%、100.0%、98.0% 和 96.6%，平均 98.25%。模型以 Apache 2.0 许可发布，面向研究和教育用途；已发布的 MolmoAct2 检查点最大动作维度固定为 32，flow loss 中会 mask padding 维度。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face allenai/MolmoAct2-LIBERO-LeRobot](https://huggingface.co/allenai/MolmoAct2-LIBERO-LeRobot)