明希智能开源MiniCPM-Robot:15亿节VLA模型让个人开发者也能操控真实机器人
直到最近,具身智能还主要属于大型企业和研究实验室的领域——模型过于庞大,准入门槛过高,而且大多数开发者从未接触过实体机器人。 但7月19日,OpenBMB突破了这一壁垒。他们发布了首套具身AI模型系列——MiniCPM-Robot,将一个拥有15亿参数的视觉-语言-动作(VLA)模型完全开源,使个人开发者能够在真实机器人上运行操作和目标追踪任务。这种开放性在具身智能领域实属罕见。

该系列包含三个核心组件。其一是MiniCPM-RobotManip,这是一个专为机器人操作设计的15亿参数通用视觉-语言-动作(VLA)模型;其二是MiniCPM-RobotTrack,一个用于真实世界目标追踪的紧凑型模型。 此外,OpenBMB 还发布了 PhyAI——一个专门为具身模型构建的高性能推理框架。其目标非常明确:让机器人真正理解、记忆并采取行动。这三个组件共同将高效、实用且开放的具身智能从研究论文和演示中带入实际机器人中。
对于开发者而言,最大的优势在于易于获取。模型权重和代码托管在 GitHub 仓库 github.com/OpenBMB/MiniCPM-Robot 中,而 MiniCPM-RobotManip 和 MiniCPM-RobotTrack 的权重也可在 Hugging Face 上单独下载。 任何从事机器人研究的人士现在都可以直接克隆并运行这些模型。
随着 15 亿维 VLA 模型不再局限于实验室,具身智能的发展速度可能会超出许多人的预期。
项目仓库:https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-Robot
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