MolmoAct2-LIBERO 是用于机器人控制的开放视觉-语言-动作模型检查点，可用于 LIBERO 策略推理，也可继续微调。它基于 Molmo2-ER，并接入 flow-matching 的连续动作 expert，通过逐层连接利用 VLM 的 key-value cache。该检查点在完整 LIBERO 训练混合上微调，包含 Spatial、Object、Goal 和 Long suites。

推理时推荐使用连续动作预测，并传入 norm_tag="libero" 使用仓库中的 norm_stats.json 归一化元数据；图像需保持 LIBERO 相机顺序，例如 agentview RGB 后接 wrist RGB，状态为原始机器人状态，输出为机器人尺度动作。离散动作模式主要用于对齐和调试，需要调用方自备动作 tokenizer。该检查点禁用 depth reasoning；部署到物理硬件前需验证输出，并结合动作边界、控制器限制、急停和人工监督等安全措施。