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VLAC-Cut
VLAC-Cut
InternRobotics 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 Qwen3VLMoeForConditionalGeneration，参数规模 31.1B。
模型InternRoboticsVLAC-Cut
模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源
VLAC-Cut
InternRobotics 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 Qwen3VLMoeForConditionalGeneration，参数规模 31.1B。
概述
这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。
VLAC-Cut 是面向机器人后训练数据筛选的过程级多模态轨迹评估模型。它接收自然语言任务指令、可选任务计划和机器人 rollout 视频，输出带时间戳的任务进度估计，用于视频进度估计和过程级 rollout 分段。
模型基于 Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct，分析采样视频帧而不是孤立图像或图像对。它建模非单调执行动态，可表示推进、停滞、回退和恢复，并支持 2 Hz 到 20 Hz 的可配置采样频率，默认 2.0 Hz。
该模型用于识别与任务推进或退化相关的时间片段，支持对部分完成、临时失败和后续恢复的过程级分析。仓库包含模型权重和加载资产；官方推理示例与评估代码在 GitHub 仓库维护。源代码采用 MIT License，模型权重和第三方训练数据可能受额外许可或使用条款约束。
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
- 31.1B
- 网络架构
- Qwen3VLMoeForConditionalGeneration
- 动作空间表示
- 连续关节位置/末端位姿动作空间
- 支持数据格式
- SafeTensors
暂未公开或待收录：微调显存需求 · 闭环控制频率
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
other
权重许可证
other
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 InternRobotics/VLAC-Cut --local-dir ./checkpoints/internrobotics-vlac-cut
# 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=InternRobotics/VLAC-Cut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
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来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- Hugging Face InternRobotics/VLAC-Cut访问 2026-10-21