外观
Skip to content
smolvla_basehugging-face/lerobot-smolvla-base22 天前openvla-7bopenvla/openvla-7b8 个月前
GR00T-N1.7-3Bnvidia/gr00t-n1-7-3b6 个月前smolvla_liberoHuggingFaceVLA/smolvla_libero2025-09-17pi05_libero_finetuned_v044hugging-face/lerobot-pi05-libero-finetuned-v04422 天前smolvla_liberohugging-face/lerobot-smolvla-libero16 天前
OmTrackVLA-0.6B
OmTrackVLA-0.6B
omlab 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 OpenTrackVLAForWaypoint，参数规模 609M。
模型omlabOmTrackVLA-0.6B
模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源
OmTrackVLA-0.6B
omlab 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 OpenTrackVLAForWaypoint，参数规模 609M。
概述
这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。
OmTrackVLA 是一个完全开源的 Vision-Language-Action 栈，面向视觉导航与跟随任务，将单目视频和自然语言指令转换为可执行的短时域航点。该仓库发布的是 Hugging Face 友好的 OmTrackVLA planner 导出版本，包含高效的 0.6B checkpoint，并指向完整项目中的代码、数据集和训练流水线。
模型定位为可复现、可微调和可部署的开源方案，结合学习到的先验与视觉输入，通过简单文本提示引导真实或仿真机器人。示例使用中，系统处理视频历史和文本指令来预测未来航点；在 Habitat evaluation 中，trained_agent.py 可通过本地 HF_MODEL_DIR 或 HF_MODEL_ID=omlab/OmTrackVLA-0.6B 加载 Hugging Face 权重。
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
- 609M
- 网络架构
- OpenTrackVLAForWaypoint
- 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
mit
权重许可证
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 omlab/OmTrackVLA-0.6B --local-dir ./checkpoints/omlab-omtrackvla-0-6b
# 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=omlab/OmTrackVLA-0.6B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。
smolvla_basehugging-face/lerobot-smolvla-base22 天前openvla-7bopenvla/openvla-7b8 个月前GR00T-N1.7-3Bnvidia/gr00t-n1-7-3b6 个月前smolvla_liberoHuggingFaceVLA/smolvla_libero2025-09-17pi05_libero_finetuned_v044hugging-face/lerobot-pi05-libero-finetuned-v04422 天前smolvla_liberohugging-face/lerobot-smolvla-libero16 天前来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- Hugging Face omlab/OmTrackVLA-0.6B访问 2026-10-21