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lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 X-VLA (Florence-2 + Action Transformer)，参数规模 880M。

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模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源

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lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 X-VLA (Florence-2 + Action Transformer)，参数规模 880M。

具身模型
端侧部署

VLA研究880MHugging Face更新于 9 个月前

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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。

X-VLA 是一个 Vision-Language-Action 基础模型，用软提示在统一的 Transformer 架构中处理跨本体、跨领域的机器人控制。该检查点面向 AgileX 机器人灵巧操作任务做了优化，LeRobot 实现与原始参考代码保持兼容。

模型输入包括多视角图像、本体感知/状态，以及可选的语言指令；输出为连续动作。训练目标为 flow matching，动作表示也是连续形式，定位是作为基础模型在具体使用场景上继续微调。

使用上可加载模型与数据批次并调用 select_action 做推理；训练或微调时通常调用 forward 获取 loss 再反向传播，也可用 lerobot-train 组织完整训练流程。真实世界推理与评估可通过 lerobot-record 使用策略检查点运行，并可记录 10 个评估 episode。

资料出处 Hugging Face lerobot/xvla-agibot-world

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: 880M
Hub 下载量: 40; 出处Hugging Face
Hub 点赞: 5; 出处Hugging Face

网络架构: X-VLA (Florence-2 + Action Transformer)
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/xvla-agibot-world --local-dir ./checkpoints/lerobot-xvla-agibot-world

# 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/xvla-agibot-world

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。

机型关联记录 1

适配机型	实测说明与帧率表现	记录日期
智元精灵 G2	模型 xvla-agibot-world（架构：X-VLA (Florence-2 + Action Transformer)，输出：连续关节位置/末端位姿动作空间）基于智元精灵 G2 相关轨迹或任务环境训练/微调，可通过 Hugging Face 权重直接部署验证。	2026-01-22