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模型hugging-facesmolvla
模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源
SmolVLA
450M VLA，以 487 个社区数据集预训练；资料报告 SO-100 真机成功率由 51.7% 提升至 78.3%。
概述
这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。
SmolVLA属于VLA家族，采用SmolVLM2轻量多模态主干搭配Flow Matching动作块生成头架构，参数量为450M。模型输出动作空间支持连续关节角度、末端6D位姿动作块，采用H=16~50步的动作分块策略，控制频率为25Hz。预训练基于Open X-Embodiment（OXE）共487个社区数据集完成，实测SO-100真机操作成功率从51.7%提升至78.3%。模型支持LeRobot数据格式，代码开源协议为Apache-2.0，权重支持Apache-2.0或MIT开源协议，当前处于研究阶段。
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
- 450M
- 微调显存需求
- 8GB
- 闭环控制频率
- 25Hz
- 网络架构
- SmolVLM2 轻量多模态主干 + Flow Matching 动作块生成头
- 动作空间表示
- 连续关节角度 / 末端 6D 位姿动作块（Action Chunking, H=16~50 步）
- 支持数据格式
- LeRobot
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 / 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 embodied-ai/smolvla --local-dir ./checkpoints/smolvla
# 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=embodied-ai/smolvla预训练与微调基准数据集：Open X-Embodiment (OXE)
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 2
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。
- OpenVLA vs π0 vs SmolVLA vs GR00T N1访问 2026-10-10