# DM05

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/dexmal-dm05
> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-09-22 | 技术层级：L7, L8

## 核心摘要

Dexmal 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 DM05ForConditionalGeneration，参数规模 5.8B。

## 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/Dexmal/DM05"}] |
| `updated` | 2026-09-22 |
| `family` | vla |
| `params` | 5.8B |
| `architecture` | DM05ForConditionalGeneration |
| `action_representation` | 连续关节位置/末端位姿动作空间 |
| `code_license` | gemma |
| `weights_license` | gemma |
| `data_formats` | ["SafeTensors"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | Dexmal/DM05 |
| `hub_stats` | {"downloads": 482, "likes": 11, "as_of": "2026-10-26"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/Dexmal/DM05"] |

## 技术详解与生态说明

DM0.5 是 Dexmal 面向开放世界机器人控制的 Vision-Language-Action 模型，基于 DM0 的 native embodied modeling 方法，并针对开放式指令、长程任务、动态扰动和多具身机器人控制做了系统升级。OpenDM 提供模型权重、训练与推理脚本、数据集注册示例和评测流程，用于训练、微调、评测和部署。

仓库列出多个微调模型：LIBERO、RoboTwin2.0、SO101 Pick Cube、VLA-Arena 和 RoboChallenge Table 30 v2；其中 SO101 Pick Cube 用于真机评测，DM05-MEM-Robodojo-Sim 面向 ARX X5 双臂操作任务。DM0.5 在 RoboColiseum 的 Instruction Following、Spatial Reasoning、Robustness 和 General Manipulation 排名第一，并在 RoboDojo-Sim 榜单取得整体分 24.90、平均成功率 19.34%。

推理建议先用 Docker 配置运行环境；服务会加载指定 checkpoint 并暴露 HTTP endpoint，请使用包含 norm_stats.json 的 checkpoint，或在 ./norm_stats/ 下准备匹配统计。/process_frame 接收文本指令、机器人状态、图像，以及可选 robot_type；当前内置 robot_type 仅支持 DOS W1。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face Dexmal/DM05](https://huggingface.co/Dexmal/DM05)