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概述
这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。
本模型属于世界模型家族，采用时空视频扩散Transformer作为主干架构，参数量为1.5B，输入支持多模态机器人感知数据，输出连续关节角度、末端6D位姿的动作块，支持16~50步动作序列输出，控制频率为25Hz，面向具身机器人仿真与真实部署场景设计。
该模型基于Open X-Embodiment数据集预训练，适配LeRobot Parquet、RLDS（TFRecord）、HDF5三类数据格式，可直接对接主流机器人数据集生态，代码与权重均采用Apache-2.0协议开源，部分权重同时兼容MIT许可，支持学术研究与商业化二次开发。
关键参数与架构规格
参数量、网络主干、控制频率、显存需求及 Hugging Face Hub 统计。
- 参数量
- 1.5B
- 微调显存需求
- 8GB
- 闭环控制频率
- 25Hz
- 网络架构
- 时空视频扩散 Transformer (Spatio-Temporal World Model)
- 动作空间表示
- 连续关节角度 / 末端 6D 位姿动作块（Action Chunking, H=16~50 步）
- 支持数据格式
- LeRobot ParquetRLDS (TFRecord)HDF5
快速部署与许可说明
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 / MIT
权重下载与策略推理参考
# 1. 从 Hugging Face Hub 下载模型权重与配置
huggingface-cli download embodied-ai/cosmos --local-dir ./checkpoints/cosmos
# 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=embodied-ai/cosmos相关文章与评测 2
预训练与微调基准数据集：Open X-Embodiment (OXE)
关联机型
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。
同家族模型
同一家族里的热门模型。
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本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- NVIDIA Cosmos vs V-JEPA 2访问 2026-10-10