外观
路线对照站内结构化卡片（每条含原始出处）6 天前
VLA 与策略模型横评：参数、动作表示、许可与真机验证
> 表格数据直接取自站内卡片（每条可点进原卡核对出处）；分析只基于这张表。价格为各卡片记录的公开区间，口径不一，仅作量级参考。
怎么读这张表
先按“家族”区分vla、world_model、policy和other，再看“参数量”判断模型规模；“动作表示”反映输出动作形式；“权重许可”只按表中名称理解；“已验证机型数”代表已有真机验证覆盖数量；♥可作为站内关注度参考。
对比表（40 条）
| 模型 | 家族 | 参数量 | 架构 | 动作表示 | 权重许可 | 已验证机型数 | ♥ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| smolvla_base | vla | 450M | SmolVLA (SmolVLM2 + Flow Matching Action Expert) | 连续流匹配动作块 (Flow Matching Action Chunk) | apache-2.0 | 3 | 474 |
| Alpamayo-R1-10B | other | 11.1B | AlpamayoR1 | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | openmdw-1.1 | 0 | 442 |
| Magma-8B | other | 8.9B | MagmaForCausalLM | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | mit | 0 | 423 |
| GR00T-N1-2B | vla | 2.2B | GR00T_N1 | 连续扩散去噪轨迹 (Diffusion Action Trajectory) | Apache-2.0 | 4 | 359 |
| pi0_old | vla | 3.5B | π0 (PaliGemma VLM + Flow Matching Action Expert) | 连续流匹配动作块 (Flow Matching Action Chunk) | apache-2.0 | 0 | 310 |
| openvla-7b | vla | 7.5B | OpenVLA (Prismatic VLM 7B + Action Tokenizer) | 离散动作 Token (Autoregressive Action Tokens | mit | 2 | 263 |
| GR00T-N1.5-3B | vla | 2.7B | NVIDIA Isaac GR00T N1.5 (Eagle VLM + DiT Action Head) | 连续扩散去噪轨迹 (Diffusion Action Trajectory) | Apache-2.0 | 2 | 199 |
| MiniCPM-RobotManip | vla | 1.5B | MiniCPMV_VLA | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | apache-2.0 | 0 | 191 |
| GR00T-N1.7-3B | vla | 3.1B | NVIDIA Isaac GR00T N1.7 (VLM + Diffusion Action Transformer) | 连续扩散去噪轨迹 (Diffusion Action Trajectory) | Apache-2.0 | 0 | 164 |
| flux-3-action-base | world_model | — | Flow Matching World-Action Model (Flux) | 连续流匹配动作块 (Flow Matching Action Chunk) | other | 0 | 154 |
| Alpamayo2-Super | world_model | 35.8B | Alpamayo2Super | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | openmdw-1.1 | 0 | 152 |
| MiniCPM-RobotTrack | other | 450M | MiniCPMRobotTrackModel | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | apache-2.0 | 0 | 141 |
| Alpamayo-1.5-10B | world_model | 11.1B | Alpamayo1_5 | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | openmdw-1.1 | 0 | 130 |
| RoboBrain2.0-7B | vla | 8.3B | Qwen2_5_VLForConditionalGeneration | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | apache-2.0 | 0 | 128 |
| pi05_base | vla | 3.6B | π0.5 (PaliGemma VLM + Flow Matching Action Expert) | 连续流匹配动作块 (Flow Matching Action Chunk) | gemma | 3 | 110 |
| rdt-1b | vla | 1B | Diffusion Policy (CNN / Transformer UNet) | 连续扩散去噪轨迹 (Diffusion Action Trajectory) | mit | 5 | 106 |
| GR00T-N1.6-3B | vla | 3.3B | NVIDIA Isaac GR00T N1.6 (VLM + Diffusion Action Transformer) | 连续扩散去噪轨迹 (Diffusion Action Trajectory) | Apache-2.0 | 1 | 94 |
| JEV-9B | other | 9B | Qwen3_5ForCausalLM | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | apache-2.0 | 0 | 91 |
| dobb-e | other | 21M | LeRobot / PyTorch Policy Network | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | mit | 0 | 87 |
| GEAR-SONIC | other | — | MLP Actor-Critic Policy (RL Locomotion) | 连续关节目标位置 (Joint Position Targets) | other | 0 | 83 |
| diffusion_pusht | policy | 263M | Diffusion Policy (CNN / Transformer UNet) | 连续扩散去噪轨迹 (Diffusion Action Trajectory) | apache-2.0 | 0 | 65 |
| flux-3-action-so101 | world_model | 6.9B | Flow Matching World-Action Model (Flux) | 连续流匹配动作块 (Flow Matching Action Chunk) | other | 0 | 58 |
| Isaac-0.5 | other | 35.7B | Isaac05ForConditionalGeneration | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | apache-2.0 | 0 | 58 |
| MolmoAct-7B-D-0812 | vla | 8.1B | MolmoAct (Molmo VLM + Action Reasoning) | 连续关节动作块 (Action Chunking) | apache-2.0 | 0 | 53 |
| lingbot-vla-v2-6b | vla | 6.4B | LeRobot / PyTorch Policy Network | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | Apache-2.0 | 0 | 49 |
| InternVLA-N1-wo-dagger | vla | 8.4B | InternVLAN1ForCausalLM | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | cc-by-nc-sa-4.0 | 0 | 47 |
| Miril-Drone-2B-1 | other | 5.1B | Gemma4ForConditionalGeneration | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | apache-2.0 | 0 | 47 |
| RoboBrain2.0-32B | vla | 33.5B | Qwen2_5_VLForConditionalGeneration | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | apache-2.0 | 0 | 45 |
| VLAC | other | 2.2B | InternVLChatModel | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | cc-by-nc-sa-4.0 | 0 | 44 |
| InternVLA-A1-3B | vla | 3.2B | Transformer (Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct) | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | cc-by-nc-sa-4.0 | 0 | 40 |
| flux-3-action-droid | world_model | 6.9B | Flow Matching World-Action Model (Flux) | 连续流匹配动作块 (Flow Matching Action Chunk) | other | 1 | 39 |
| openpie-0.6 | vla | 3.3B | π0 (PaliGemma VLM + Flow Matching Action Expert) | 连续流匹配动作块 (Flow Matching Action Chunk) | apache-2.0 | 0 | 39 |
| DreamZero-DROID | world_model | 22.9B | VLA | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | cc-by-nc-4.0 | 1 | 38 |
| act_aloha_sim_transfer_cube_human | policy | 52M | ACT (Action Chunking Transformer) | 连续关节动作块 (Action Chunking) | apache-2.0 | 0 | 38 |
| LabVLA-5B-Base | vla | 4.7B | LeRobot / PyTorch Policy Network | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | mit | 0 | 36 |
| microduck-flamingo-cycle | policy | — | MLP Actor-Critic Policy (RL Locomotion) | 连续关节目标位置 (Joint Position Targets) | apache-2.0 | 0 | 34 |
| F1-VLA | vla | 4.2B | MWMForConditionalGeneration | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | cc-by-nc-sa-4.0 | 0 | 32 |
| LightNav-0 | other | 4.8B | Qwen3VLForConditionalGeneration | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | apache-2.0 | 0 | 32 |
| lingbot-vla-4b | vla | 4.2B | LeRobot / PyTorch Policy Network | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | Apache-2.0 | 0 | 32 |
| Xiaomi-Robotics-U0 | other | 34.1B | UNISForCausalLM | 连续关节位置/末端位姿动作空间 | apache-2.0 | 0 | 31 |
从表里能看出什么
- smolvla_base为vla家族，参数量450M，已验证机型数3，♥为474，是表中♥最高的条目。
- rdt-1b为vla家族，参数量1B，已验证机型数5，♥为106；其已验证机型数在表中最高。
- GR00T-N1-2B参数量2.2B，已验证机型数4，♥为359；在GR00T系列条目中验证机型数最高。
- 在已给出参数量的条目中，Alpamayo2-Super为35.8B，高于Isaac-0.5的35.7B和Xiaomi-Robotics-U0的34.1B。
- openvla-7b参数量7.5B，动作表示为离散动作Token，已验证机型数2，♥为263；多数其他条目使用连续动作表示。
推荐给谁
- 优先看真机验证覆盖的人 → rdt-1b：已验证机型数为5，是表中最高。
- 关注站内热度且希望已有验证记录的人 → smolvla_base：♥为474且已验证机型数为3。
- 想对比扩散轨迹动作表示的人 → GR00T-N1-2B：动作表示为连续扩散去噪轨迹，已验证机型数4，♥为359。
不推荐给谁
- 必须有真机验证记录的人 不要选 已验证机型数为0的条目：表中这些条目的真机验证数量为0，不能据此确认已覆盖机型。
- 必须明确参数量的人 不要选 参数量为—的条目：flux-3-action-base、GEAR-SONIC、microduck-flamingo-cycle未给出参数量。
数据缺口
- 表中没有任务成功率、基准分数或延迟，无法判断实际控制效果与推理性能。
- 已验证机型数未列出具体机型名称，无法判断是否覆盖目标机器人。
- 权重许可只给出许可名称，未展开具体条款，无法仅凭表格判断细则限制。
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- 站内结构化卡片（每条含原始出处）访问 2026-10-22