# VLAC-Cut

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/internrobotics-vlac-cut
> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-07-16 | 技术层级：L7

## 核心摘要

InternRobotics 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 Qwen3VLMoeForConditionalGeneration，参数规模 31.1B。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L7"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/InternRobotics/VLAC-Cut"}] |
| `updated` | 2026-07-16 |
| `family` | other |
| `params` | 31.1B |
| `architecture` | Qwen3VLMoeForConditionalGeneration |
| `action_representation` | 连续关节位置/末端位姿动作空间 |
| `code_license` | other |
| `weights_license` | other |
| `data_formats` | ["SafeTensors"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | InternRobotics/VLAC-Cut |
| `hub_stats` | {"downloads": 79, "likes": 1, "as_of": "2026-10-21"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/InternRobotics/VLAC-Cut"] |

## 技术详解与生态说明

VLAC-Cut 是面向机器人后训练数据筛选的过程级多模态轨迹评估模型。它接收自然语言任务指令、可选任务计划和机器人 rollout 视频，输出带时间戳的任务进度估计，用于视频进度估计和过程级 rollout 分段。

模型基于 Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct，分析采样视频帧而不是孤立图像或图像对。它建模非单调执行动态，可表示推进、停滞、回退和恢复，并支持 2 Hz 到 20 Hz 的可配置采样频率，默认 2.0 Hz。

该模型用于识别与任务推进或退化相关的时间片段，支持对部分完成、临时失败和后续恢复的过程级分析。仓库包含模型权重和加载资产；官方推理示例与评估代码在 GitHub 仓库维护。源代码采用 MIT License，模型权重和第三方训练数据可能受额外许可或使用条款约束。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face InternRobotics/VLAC-Cut](https://huggingface.co/InternRobotics/VLAC-Cut)