MolmoAct2-SO100_101-LeRobot

lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 MolmoAct 2 (Molmo VLM + Action Generation)，参数规模 5.4B。

模型 hugging-facelerobot-molmoact2-so100-101-lerobot

模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源

MolmoAct2-SO100_101-LeRobot

lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 MolmoAct 2 (Molmo VLM + Action Generation)，参数规模 5.4B。

具身模型
端侧部署

策略模型研究5.4BHugging Face更新于 22 天前

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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。

lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 MolmoAct 2 (Molmo VLM + Action Generation)，参数规模 5.4B。

已核实字段：参数规模 5.4B；架构 MolmoAct 2 (Molmo VLM + Action Generation)；动作表示离散动作 Token (Autoregressive Action Tokens)。

资料出处 Hugging Face lerobot/MolmoAct2-SO100_101-LeRobot

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: 5.4B
Hub 下载量: 790; 出处Hugging Face
Hub 点赞: 4; 出处Hugging Face

网络架构: MolmoAct 2 (Molmo VLM + Action Generation)
动作空间表示: 离散动作 Token (Autoregressive Action Tokens)
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

Apache-2.0

权重许可证

Apache-2.0

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 lerobot/MolmoAct2-SO100_101-LeRobot --local-dir ./checkpoints/lerobot-molmoact2-so100-101-lerobot

# 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=lerobot/MolmoAct2-SO100_101-LeRobot