# OpenWAM-Alpha-Pretrain-Foundation-Model

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/openwam-openwam-alpha-pretrain-foundation-model
> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-09-09 | 技术层级：L7

## 核心摘要

OpenWAM 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 Flow Matching World-Action Model (Flux)。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L7"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/OpenWAM/OpenWAM-Alpha-Pretrain-Foundation-Model"}] |
| `updated` | 2026-09-09 |
| `family` | other |
| `params` | 5B |
| `architecture` | Flow Matching World-Action Model (Flux) |
| `action_representation` | 连续流匹配动作块 (Flow Matching Action Chunk) |
| `code_license` | apache-2.0 |
| `weights_license` | apache-2.0 |
| `data_formats` | ["SafeTensors"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | OpenWAM/OpenWAM-Alpha-Pretrain-Foundation-Model |
| `hub_stats` | {"downloads": 1275, "likes": 2, "as_of": "2026-10-26"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/OpenWAM/OpenWAM-Alpha-Pretrain-Foundation-Model"] |

## 技术详解与生态说明

OpenWAM-α 是一个预训练基础模型，采用 OpenWAM study 选定的配方构建。它是下游微调之前的 foundation model，后续列出的 OpenWAM-Alpha checkpoint 都从该模型初始化，适合关注机器人视频世界模型或策略预训练起点的开发者查看。

模型使用 Wan2.2-TI2V-5B 视频 backbone 及其原生 Wan-VAE encoder，架构包含 Dual-System Joint Self-Attention 和 mutual attention mask。预训练数据为 518.5M 帧、约 6,400 小时，其中 70% 为机器人数据，包含 40% 真实世界与 30% 仿真数据，另有 30% 为第一视角人类数据。仓库提供论文、代码和项目主页链接。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face OpenWAM/OpenWAM-Alpha-Pretrain-Foundation-Model](https://huggingface.co/OpenWAM/OpenWAM-Alpha-Pretrain-Foundation-Model)