美的 AI 研究院 等（DexVLA 团队）
DexVLA
3B 禁商用 8/8 已核实
基本事实
- 发布日期
- 2025-02 1 来源
- 参数量
- 3 B 0 来源
- 架构
- VLM + 动作专家 0 来源
- 许可证
- 代码 MIT；ScaleDP 预训练权重模型卡标 CC BY-NC 4.0 2 来源
- 商用
- 禁商用 0 来源
- 权重
- huggingface.co ↗ 1 来源
- 代码
- github.com ↗ 1 来源
- 论文
- arxiv.org ↗ 0 来源
- 输入模态
- rgb · language · state 0 来源
- 动作空间
- 双臂 / 灵巧手关节（扩散） 0 来源
- 跨本体
- ALOHA 脚本、AgileX 评测；README 未列训练小时数 0 来源
- 预训练数据（小时）
- 待核实 0 来源
- 目标形态
- 双臂 · form.dexterous_hand 0 来源
架构 · Qwen2-VL-2B 主干 + 插件式 ScaleDP 扩散专家（1B 或 410M）
来源 · 2 条来源
release_date,arch_notes,license,code_url https://github.com/juruobenruo/DexVLA 官方页面 · 抓取 2026-09-05 · 尚未存快照 README：2025-02-17 发布；Qwen2-VL-2B + 1B ScaleDP（另有 410M）；MIT LICENSE 文件
weights_url,license https://huggingface.co/api/models/lesjie/scale_dp_h 模型仓库页 · 抓取 2026-09-05 · 尚未存快照 模型卡 license: cc-by-nc-4.0；createdAt 2025-02-24
活性信号
每天从 GitHub、Hugging Face、ModelScope 公开接口抓取的数字。只记录，不评价。 · 抓取于 2026-10-31
GitHub stars
73
±0 / 30 天
近 90 天提交
0
最近推送 565 天前
HF 近 30 天下载
0
累计 0 · 0 likes
权重最后更新
2025-02-24
615 天前
ModelScope未找到同名镜像（按仓库名搜索）
Hugging Facelesjie/scale_dp_h
stars · 近 30 天
公开基准分数
照抄来源；各论文协议不同。带备注的完整表见基准分数页。
| 基准 | 子集 | 分数 | 来源 |
|---|---|---|---|
| LIBERO | avg | 97.3 | 论文 · Table 3, row 'DexVLA', column 'Average' |
| LIBERO | goal | 95.6 | 论文 · Table 3, row 'DexVLA', column 'Goal' |
| LIBERO | object | 99.1 | 论文 · Table 3, row 'DexVLA', column 'Object' |
| LIBERO | spatial | 97.2 | 论文 · Table 3, row 'DexVLA', column 'Spatial' |
| 真机评测（论文自报） | laundry_folding_score | 0.4 score 0-1 | 论文 · Table 1, row Stage1+Stage2+Stage3 (all checked), column 'Laundry Folding' |
| 真机评测（论文自报） | shirt_folding_score | 0.9 score 0-1 | 论文 · Table 1 'Ablation study of three stage training', row Stage1+Stage2+Stage3 (all checked), column 'Shirt Folding'; also text Sec. 4: 'DexVLA achieves a 0.92 point on shirt folding without any task-specific adaptation' |
部署配方
还没有配方。我们只发布在租用 GPU 上真正跑通、带实测延迟的步骤；这个模型还没轮到。
记录历史
2026-09-05
来源抓取
release_date,arch_notes,license,code_url · weights_url,license
延迟与成本
成本 = 延迟 p50 ÷ 1000 × 租价 ÷ 3600 × 1000
| 硬件 | p50 ms | p95 ms | 峰值显存 | 每千次推理成本 ¥ | 样本 |
|---|---|---|---|---|---|
NVIDIA RTX 4090 ¥1.68/h · 共绩算力 (2026) | — | — | — | — 无延迟数据 | 无数据 |
NVIDIA RTX 5090 ¥2.4/h · 润云 2.4 / 共绩 2.5 / 并行智算云 2.98 (2026) | — | — | — | — 无延迟数据 | 无数据 |
NVIDIA A100 80GB 无租价 | — | — | — | — 无延迟数据 | 无数据 |
NVIDIA Jetson AGX Thor 无租价 | — | — | — | — 无延迟数据 | 无数据 |
NVIDIA H100 80GB 无租价 | — | — | — | — 无延迟数据 | 无数据 |
NVIDIA A800 80GB 无租价 | — | — | — | — 无延迟数据 | 无数据 |
还没有这个模型的延迟测量 · 数据来自文献、维护者实测或众包 CLI 上传；三者都还没有。
适配本体
只有有证据的格子才上色。橙点表示厂商声明的目标形态，那是声明，不是核实过的适配。
| Unitree G1 | Unitree H1 | 智元 精灵 G1 | 松灵 Piper 机械臂 | SO-101 | Franka FR3 / Panda | Fourier GR-2 | WidowX 250 S | Google Robot（Everyday Robots） | ALOHA 2 / Cobot Magic（双臂） | Galaxea R1 Pro | Franka Emika Panda | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DexVLA |
图例 官方声明支持社区复现成功理论可微调不支持未知 厂商声明的目标形态 3 / 12 格有明确状态
复现记录
这个模型在你的机器人上跑起来了吗？报一条，附链接（日志、视频或仓库）。记录由维护者核验；核验通过的“跑通”或“微调后跑通”会把矩阵格子升为“社区复现”，你的链接就是证据。可匿名；只存下面这几个字段。
这个模型还没有核验通过的复现记录。
方向清晰，判断有据。