外观
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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。
LabVLA 是面向科学实验室环境的 vision-language-action 模型，用于将视觉、语言与动作能力落到实验室操作场景。它针对既有策略多训练于家居数据的问题，目标是支持涉及实验室仪器和透明液体的科学协议自主执行。
模型采用 Qwen3-VL-4B-Instruct 作为视觉语言骨干，并结合 DiT flow-matching action expert。训练流程分为两个阶段：先进行 FAST action token pretraining，使骨干具备动作感知能力；再进行 flow matching posttraining，在 knowledge insulation 下接入 DiT 动作专家以支持连续控制。
使用上，该模型可通过 OpenPI msgpack WebSocket protocol 进行服务部署。训练、数据准备和更多细节指向其 GitHub 仓库。
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
- 4.7B
- 网络架构
- LeRobot / PyTorch Policy Network
- 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 zjunlp/LabVLA-5B-Base --local-dir ./checkpoints/zjunlp-labvla-5b-base
# 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=zjunlp/LabVLA-5B-Base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 zjunlp/LabVLA-5B-Base访问 2026-10-21