# GigaBrain-0-3.5B-Base

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/open-gigaai-gigabrain-0-3-5b-base
> 所属分类：models | 最近核验日期：2025-11-27 | 技术层级：L7, L8

## 核心摘要

open-gigaai 在 Hugging Face 发布的机器人模型，基于 diffusers，参数规模 4.1B。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/open-gigaai/GigaBrain-0-3.5B-Base"] |
| `layers` | ["L7", "L8"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/open-gigaai/GigaBrain-0-3.5B-Base"}] |
| `updated` | 2025-11-27 |
| `family` | vla |
| `params` | 4.1B |
| `architecture` | LeRobot / PyTorch Policy Network |
| `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"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | open-gigaai/GigaBrain-0-3.5B-Base |
| `hub_stats` | {"downloads": 181, "likes": 7, "as_of": "2026-10-21"} |

## 技术详解与生态说明

GigaBrain-0 是面向机器人的 world model-powered Vision-Language-Action（VLA）基础模型，定位于通过视觉、语言与动作建模支持具身智能任务。它利用由 world models 生成的多样、可扩展数据，以减少对成本较高的真实机器人数据的依赖，并增强跨任务泛化能力。

模型强调 RGBD 输入建模与 embodied Chain-of-Thought（CoT）监督，用于提升空间推理、物体状态理解和长时程任务执行能力。其适用范围包括灵巧操作、移动任务与长时程规划，并面向多样环境和条件下的机器人应用。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face open-gigaai/GigaBrain-0-3.5B-Base](https://huggingface.co/open-gigaai/GigaBrain-0-3.5B-Base)