MolmoAct2-Think 是在 MolmoAct2 基础上加入 depth-token reasoning 的模型。它在输出动作之前，可以预测一个紧凑的 10 x 10 离散深度表示，并让动作专家基于带有深度信息的 VLM cache 生成动作。该检查点是经过后训练的多具身深度推理模型，定位为继续进行机器人微调的基础检查点，而不是面向单一部署环境的即用策略。

该检查点包含 VLM、action expert、depth-token 权重，以及 post-training mixture 的归一化元数据 norm_stats.json。它适合在下游策略需要使用深度推理时作为微调起点；若需要可直接运行的深度推理策略推理，应使用微调后的 MolmoAct2-Think-LIBERO 检查点。

模型会根据视觉观测和语言指令生成机器人动作，但行为可能随具身形态、环境和硬件配置变化。部署前应验证输出，尤其是在物理机器人或其他执行系统上运行时，可结合 adaptive depth map、仿真 rollout、动作限幅等安全检查，并遵循硬件安全指南、急停机制和人工监督。