# OpenWAM-Alpha-Real-RoboDojo-Piper

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/openwam-openwam-alpha-real-robodojo-piper
> 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-Real-RoboDojo-Piper"}] |
| `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-Real-RoboDojo-Piper |
| `hub_stats` | {"downloads": 56, "likes": 0, "as_of": "2026-10-21"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/OpenWAM/OpenWAM-Alpha-Real-RoboDojo-Piper"] |

## 技术详解与生态说明

OpenWAM-Alpha-Real-RoboDojo-Piper 是面向机器人视频/动作建模方向的 OpenWAM-α 模型变体，采用 OpenWAM 研究中选定的方案：以 Wan2.2-TI2V-5B 视频骨干和原生 Wan-VAE 编码器为基础，结合 Dual-System Joint Self-Attention 架构与 mutual attention mask。

该模型预训练使用 518.5M 帧、约 6,400 小时数据，数据混合比例为 70% 机器人数据和 30% 第一视角人类数据；机器人数据中包含 40% 真实世界数据与 30% 仿真数据。该版本针对 Piper 双臂平台在 RoboDojo 真实世界赛道上进行了微调；该赛道覆盖三种双臂具身形态和 18 个任务。仓库提供论文、代码与项目页链接。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face OpenWAM/OpenWAM-Alpha-Real-RoboDojo-Piper](https://huggingface.co/OpenWAM/OpenWAM-Alpha-Real-RoboDojo-Piper)