外观
RynnBrain-Nav-8B
Alibaba-DAMO-Academy 在 Hugging Face 发布的机器人模型,架构为 Qwen3VLForConditionalGeneration,参数规模 8.8B。
模型Alibaba-DAMO-AcademyRynnBrain-Nav-8B
模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源
Alibaba-DAMO-Academy 在 Hugging Face 发布的机器人模型,架构为 Qwen3VLForConditionalGeneration,参数规模 8.8B。
这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。
RynnBrain-Nav-8B 是 RynnBrain 系列中的导航相关检查点,定位为面向具身系统的“physics-aware embodied brain”。它面向第一视角场景理解,将语言与物理空间、时间进行对齐,并为下游机器人系统提供定位与规划输出支持;系列能力覆盖具身问答、计数、OCR、细粒度视频理解、目标或区域定位、轨迹预测以及基于物理空间的推理和规划。
该检查点在模型列表中标注为基于 RynnBrain-8B,后者基于 Qwen3-VL-8B-Instruct。项目同时发布 RynnBrain family 的权重和推理代码,并提供 cognition、localization、reasoning、planning 相关 cookbooks;其中规划类 cookbook 11_visual_language_navigation.ipynb 用视觉和语言指令进行导航与路径规划。
参数量、网络主干、控制频率、显存需求及 Hugging Face Hub 统计。
暂未公开或待收录:微调显存需求 · 闭环控制频率
开源许可证、权重拉取命令、预训练数据集与关联文章。
代码许可证
apache-2.0
权重许可证
apache-2.0
# 1. 从 Hugging Face Hub 下载模型权重与配置
huggingface-cli download Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain-Nav-8B --local-dir ./checkpoints/alibaba-damo-academy-rynnbrain-nav-8b
# 2. 使用 LeRobot / Transformers 加载策略开展真机或仿真闭环推理
python -m lerobot.scripts.eval --policy.path=Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain-Nav-8B模型卡或论文声明在这些机器人上训练、微调或部署过;口径是作者声明,不是第三方复现。
没有已核实的适配记录。
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