北京大学 EPIC 实验室 / 银河通用
GraspVLA
禁商用 7/8 已核实
8 个必填字段里有 1 个待核实，前台用徽标标出、不用默认值填空。已核实字段的来源列在下方。
基本事实
- 发布日期
- 2025-07 1 来源
- 参数量
- 待核实 0 来源
- 架构
- VLM + 动作专家 0 来源
- 许可证
- CC BY-NC 4.0（代码徽章与模型卡一致） 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 0 来源
- 动作空间
- 抓取位姿 / 末端轨迹 0 来源
- 跨本体
- 合成数据 SynGrasp-1B（240 类、1 万+ 物体） 1 来源
- 预训练数据（小时）
- 待核实 0 来源
- 目标形态
- 单臂 0 来源
架构 · InternLM2-1.8B 语言 + DINOv2/SigLIP 视觉；十亿帧合成抓取数据 SynGrasp-1B 预训练
来源 · 2 条来源
release_date,license,arch_notes,cross_embodiment,code_url https://github.com/PKU-EPIC/GraspVLA 官方页面 · 抓取 2026-09-04 · 尚未存快照 README：2025-07-25 模型发布；CC BY-NC 4.0；internlm2-1_8b + DINOv2/SigLIP；SynGrasp-1B
weights_url,license https://huggingface.co/api/models/vegebirrd/GraspVLA 模型仓库页 · 抓取 2026-09-04 · 尚未存快照 模型卡 license: cc-by-nc-4.0
教程
还没有教程。首篇计划：在租用的 RTX 4090 上跑通本模型，附实测延迟报告。
记录历史
2026-09-04
来源抓取
release_date,license,arch_notes,cross_embodiment,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 |
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 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GraspVLA |
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 1 / 12 格有明确状态
方向清晰，判断有据。