# SmolVLA

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/smolvla
> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-10-10 | 技术层级：L7

## 核心摘要

450M VLA，以 487 个社区数据集预训练；资料报告 SO-100 真机成功率由 51.7% 提升至 78.3%。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L7"] |
| `updated` | 2026-10-10 |
| `vendor` | hugging-face |
| `family` | vla |
| `params` | 450M |
| `architecture` | SmolVLM2 轻量多模态主干 + Flow Matching 动作块生成头 |
| `action_representation` | 连续关节角度 / 末端 6D 位姿动作块（Action Chunking, H=16~50 步） |
| `code_license` | Apache-2.0 |
| `weights_license` | Apache-2.0 / MIT |
| `finetune_vram_gb` | 8 |
| `data_formats` | ["LeRobot"] |
| `pretraining_data` | ["Open X-Embodiment (OXE)"] |
| `control_hz` | 25 |
| `status` | research |
| `overview_sources` | ["https://particula.tech/blog/openvla-vs-pi0-vs-smolvla-vs-groot-n1"] |

## 技术详解与生态说明

SmolVLA属于VLA家族，采用SmolVLM2轻量多模态主干搭配Flow Matching动作块生成头架构，参数量为450M。模型输出动作空间支持连续关节角度、末端6D位姿动作块，采用H=16~50步的动作分块策略，控制频率为25Hz。预训练基于Open X-Embodiment（OXE）共487个社区数据集完成，实测SO-100真机操作成功率从51.7%提升至78.3%。模型支持LeRobot数据格式，代码开源协议为Apache-2.0，权重支持Apache-2.0或MIT开源协议，当前处于研究阶段。

## 原始核验来源 (Sources)

- [OpenVLA vs π0 vs SmolVLA vs GR00T N1](https://particula.tech/blog/openvla-vs-pi0-vs-smolvla-vs-groot-n1)