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RobotLearningVLA 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 SmolVLA (SmolVLM2 + Flow Matching Action Expert)，参数规模 452M。

模型RobotLearningVLAeval3-smolvla-v16-pinsv5-10k

模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源

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RobotLearningVLA 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 SmolVLA (SmolVLM2 + Flow Matching Action Expert)，参数规模 452M。

具身模型
端侧部署

VLA研究452M更新于 5 个月前

Hugging Face

概述

这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。

RobotLearningVLA 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 SmolVLA (SmolVLM2 + Flow Matching Action Expert)，参数规模 452M。

已核实字段：参数规模 452M；架构 SmolVLA (SmolVLM2 + Flow Matching Action Expert)；动作表示连续流匹配动作块 (Flow Matching Action Chunk)。

资料出处 Hugging Face RobotLearningVLA/eval3-smolvla-v16-pinsv5-10k

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: 452M
Hub 下载量: 108; 出处Hugging Face
Hub 点赞: 14; 出处Hugging Face

网络架构: SmolVLA (SmolVLM2 + Flow Matching Action Expert)
动作空间表示: 连续流匹配动作块 (Flow Matching Action Chunk)
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 RobotLearningVLA/eval3-smolvla-v16-pinsv5-10k --local-dir ./checkpoints/robotlearningvla-eval3-smolvla-v16-pinsv5-10k

# 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=RobotLearningVLA/eval3-smolvla-v16-pinsv5-10k