# GR00T-H-N1.7

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/nvidia-gr00t-h-n1-7
> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-05-30 | 技术层级：L7, L8

## 核心摘要

nvidia 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 NVIDIA Isaac GR00T N1.7 (VLM + Diffusion Action Transformer)，参数规模 2.9B，训练数据包含 nvidia/PhysicalAI-Robotics-Open-H-Embodiment。

## 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/nvidia/GR00T-H-N1.7"}] |
| `updated` | 2026-05-30 |
| `vendor` | nvidia |
| `family` | vla |
| `params` | 2.9B |
| `architecture` | NVIDIA Isaac GR00T N1.7 (VLM + Diffusion Action Transformer) |
| `action_representation` | 连续扩散去噪轨迹 (Diffusion Action Trajectory) |
| `code_license` | other |
| `weights_license` | other |
| `data_formats` | ["SafeTensors"] |
| `pretraining_data` | ["nvidia/PhysicalAI-Robotics-Open-H-Embodiment"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | nvidia/GR00T-H-N1.7 |
| `hub_stats` | {"downloads": 520, "likes": 14, "as_of": "2026-10-21"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/nvidia/GR00T-H-N1.7"] |

## 技术详解与生态说明

GR00T-H-N1.7 是面向外科机器人的 NVIDIA Isaac GR00T N1.7 后训练变体，基于 GR00T N1.7 VLA foundation，并使用 Open-H embodiment dataset 进行适配。模型面向医疗健康机器人研究、外科机器人与机器人超声策略探索、基准测试和方法开发，可用于商业用途，但不用于临床部署、患者护理或医疗决策。

其架构继承 GR00T N1.7 系列，将视觉-语言基础模型与用于连续动作去噪的 diffusion transformer head 结合。模型使用 Cosmos-Reason2-2B 编码机器人图像观测和文本指令，支持可变数量相机视角；本体状态经按 embodiment ID 索引的 MLP 编码，动作由按 embodiment 区分的 MLP 编码与解码，flow matching transformer 通过自注意力处理本体状态和动作，并对视觉语言嵌入做交叉注意力。

后训练使用 Open-H 的真实世界外科子集：601 小时、约 63,930 个 episodes、58 个数据集和 7 个机器人平台，模态包括视频与运动学；完整 Open-H-Embodiment 数据集包含 770 小时、124,019 个 episodes。模型输入为 RGB 图像帧、本体状态和文本指令，输出连续值动作向量；运行时集成包括 PyTorch 与 TensorRT，许可为 NVIDIA Open Model License。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face nvidia/GR00T-H-N1.7](https://huggingface.co/nvidia/GR00T-H-N1.7)