# Cosmos-Policy-ALOHA-Planning-Model-Predict2-2B

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/nvidia-cosmos-policy-aloha-planning-model-predict2-2b
> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-02-04 | 技术层级：L7

## 核心摘要

nvidia 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 cosmos-policy-planning，参数规模 2B。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L7"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/nvidia/Cosmos-Policy-ALOHA-Planning-Model-Predict2-2B"}] |
| `updated` | 2026-02-04 |
| `vendor` | nvidia |
| `family` | world_model |
| `params` | 2B |
| `architecture` | cosmos-policy-planning |
| `action_representation` | 连续关节位置/末端位姿动作空间 |
| `code_license` | Apache-2.0 |
| `weights_license` | Apache-2.0 |
| `data_formats` | ["SafeTensors"] |
| `control_hz` | 25 |
| `status` | research |
| `hub_id` | nvidia/Cosmos-Policy-ALOHA-Planning-Model-Predict2-2B |
| `hub_stats` | {"downloads": 219, "likes": 9, "as_of": "2026-10-21"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/nvidia/Cosmos-Policy-ALOHA-Planning-Model-Predict2-2B"] |

## 技术详解与生态说明

Cosmos-Policy-ALOHA-Planning-Model-Predict2-2B 是 NVIDIA 发布的 2B 参数规划检查点，用于真实 ALOHA 机器人环境中的双臂操作模型化规划。它不作为独立策略使用，而是与 Cosmos-Policy-ALOHA-Predict2-2B 配合：基础策略生成候选动作块，本模型对每个动作序列预测未来状态和值，并按预测价值选择动作。

模型采用与基础 ALOHA Predict2-2B 相同的潜在视频扩散 diffusion transformer 架构，并在 648 个策略 rollout episode 上微调，数据包含成功和失败轨迹，标签由策略执行和环境评估自动确定。输入包括任务文本、多视角 RGB 图像、14 维本体状态和 50 步 14 维动作序列；输出为 t+50 的三路图像、本体状态和值标量。

该检查点面向高精度、接触丰富且需要避免错误的 ALOHA 操作任务；用于规划时在挑战性 ALOHA 任务上带来 12.5 个百分点平均得分提升。模型要求特定相机配置和 25 Hz 控制频率，推理仅测试过 BF16，规划模式建议多 GPU 并行；许可为 NVIDIA One-Way Noncommercial License，非商业使用。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face nvidia/Cosmos-Policy-ALOHA-Planning-Model-Predict2-2B](https://huggingface.co/nvidia/Cosmos-Policy-ALOHA-Planning-Model-Predict2-2B)