# openvla-7b-oft-finetuned-libero-spatial

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/moojink-openvla-7b-oft-finetuned-libero-spatial
> 所属分类：models | 最近核验日期：2025-06-17 | 技术层级：L7, L8

## 核心摘要

moojink 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 OpenVLA (Prismatic VLM 7B + Action Tokenizer)，参数规模 7.5B。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/moojink/openvla-7b-oft-finetuned-libero-spatial"] |
| `layers` | ["L7", "L8"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/moojink/openvla-7b-oft-finetuned-libero-spatial"}] |
| `updated` | 2025-06-17 |
| `family` | vla |
| `params` | 7.5B |
| `architecture` | OpenVLA (Prismatic VLM 7B + Action Tokenizer) |
| `action_representation` | 离散动作 Token (Autoregressive Action Tokens) |
| `code_license` | mit |
| `weights_license` | mit |
| `data_formats` | ["SafeTensors"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | moojink/openvla-7b-oft-finetuned-libero-spatial |
| `hub_stats` | {"downloads": 10892, "likes": 15, "as_of": "2026-10-21"} |

## 技术详解与生态说明

该仓库提供用于 LIBERO-Spatial 的 OpenVLA-OFT checkpoint，对应工作为 Fine-Tuning Vision-Language-Action Models: Optimizing Speed and Success。OpenVLA-OFT 基于 OpenVLA，并通过 optimized fine-tuning techniques 相比基础 OpenVLA 模型取得显著改进。

使用方式上，仓库给出的快速开始示例面向用预训练 OpenVLA-OFT checkpoint 生成 action chunk；运行前需要按其 GitHub 代码仓库中的说明配置 conda 环境。仓库还提供项目页、代码仓库以及其他 OpenVLA-OFT checkpoints 的链接。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face moojink/openvla-7b-oft-finetuned-libero-spatial](https://huggingface.co/moojink/openvla-7b-oft-finetuned-libero-spatial)