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Robometer-4B
Robometer-4B
lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 Transformer (robometer/Robometer-4B)，参数规模 4.4B，训练数据包含 robometer/RBM-1M。
模型hugging-facelerobot-robometer-4b
模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源
Robometer-4B
lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 Transformer (robometer/Robometer-4B)，参数规模 4.4B，训练数据包含 robometer/RBM-1M。
概述
这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。
Robometer 是一个零样本、通用用途的机器人奖励模型。它接收视频和任务描述，输出逐帧的进度信号，范围为 [0, 1]，以及逐帧的成功概率，可用于离线奖励标注，也可在机器人策略的强化学习微调中提供低频奖励信号。
模型基于经过微调的 Qwen3-VL backbone，带有 progress、preference 和 success heads。该奖励模型使用 LeRobot 训练并推送到 Hub；从头训练时 checkpoint 会写入 outputs/train/ /checkpoints/。许可证为 apache-2.0。
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
- 4.4B
- 网络架构
- Transformer (robometer/Robometer-4B)
- 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
- LeRobot
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/Robometer-4B --local-dir ./checkpoints/lerobot-robometer-4b
# 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/Robometer-4B预训练与微调基准数据集：robometer/RBM-1M
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。
- Hugging Face lerobot/Robometer-4B访问 2026-10-26