# cosmos3-nano-libero10-sdg-export-S5_2

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/nvidia-cosmos3-nano-libero10-sdg-export-s5-2
> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-10-18 | 技术层级：L7

## 核心摘要

nvidia 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 Cosmos3OmniModel，参数规模 15.2B。

## 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/cosmos3-nano-libero10-sdg-export-S5_2"}] |
| `updated` | 2026-10-18 |
| `vendor` | nvidia |
| `family` | world_model |
| `params` | 15.2B |
| `architecture` | Cosmos3OmniModel |
| `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` | nvidia/cosmos3-nano-libero10-sdg-export-S5_2 |
| `hub_stats` | {"downloads": 122, "likes": 0, "as_of": "2026-10-27"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/nvidia/cosmos3-nano-libero10-sdg-export-S5_2"] |

## 技术详解与生态说明

这是一个 Cosmos3-Nano 动作策略模型，是 Cosmos Cookbook 中 LIBERO-10 受控合成数据研究的一个单元 S5_2。模型由训练检查点导出，格式为 bf16 safetensors，使用 EMA 权重，分为 7 个 shard，约 30 GB，可由 `cosmos-framework` policy server 加载。训练数据不随仓库重新分发，LIBERO-10 位于 `nvidia/LIBERO_LeRobot_v3`，restyled 数据集由 recipe 重新生成。

该策略基于 `nvidia/Cosmos3-Nano` 修订版 `e59a53c2`，训练数据为 379 条真实 LIBERO-10 demonstrations 加 1895 条来自 iteration 1000 的 restyled demonstrations，训练从 R at 1000 恢复到 2000，global batch 为 2048，training seed 为 42。评测覆盖 10 个任务、50 个 initial states 和 3 个 evaluation seeds；标准场景成功率为 94.4±2.1%，扰动场景成功率为 89.2±1.3%，扰动包含随机光照、纹理、skybox 和相机抖动。

使用和对比时需要结合对应 recipe：restyled cell 只有与其 duplicate control 放在一起才可解释，低于 2.5 points 的差异处在 training-seed spread 内。许可证为 `nvidia/Cosmos3-Nano` 的衍生许可，适用 NVIDIA Open Model License。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face nvidia/cosmos3-nano-libero10-sdg-export-S5_2](https://huggingface.co/nvidia/cosmos3-nano-libero10-sdg-export-S5_2)