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MIT(Lirui Wang, Kaiming He 等)

HPT(Heterogeneous Pre-trained Transformers)

227M 商用许可待核实 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
2024-09 0 来源
参数量
0.227 B 1 来源
架构
Transformer 策略 0 来源
许可证
MIT(代码仓库);模型卡未标注许可证 1 来源
商用
商用许可待核实 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 · state · language 0 来源
动作空间
各本体自有动作头 0 来源
跨本体
多本体数据混合预训练(README 未列具体清单) 0 来源
预训练数据(小时)
待核实 0 来源
目标形态
单臂 · 双臂 0 来源
架构 · 把不同本体对齐到共享潜空间的 Transformer 主干;XLarge 226.8M / Large 50.5M / Base 12.6M / Small 3.1M;NeurIPS 2024 Spotlight
来源 · 2 条来源
params_b,license,arch_notes,code_url https://github.com/liruiw/HPT 官方页面 · 抓取 2026-09-05 · 尚未存快照 README:HPT-XLarge 226.8M / Large 50.5M / Base 12.6M / Small 3.1M;MIT license;NeurIPS 2024 Spotlight
weights_url https://huggingface.co/api/models/liruiw/hpt-xlarge 模型仓库页 · 抓取 2026-09-05 · 尚未存快照 模型卡无 license 字段;createdAt 2024-05-15

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

2026-09-05
来源抓取
params_b,license,arch_notes,code_url · weights_url

延迟与成本

成本 = 延迟 p50 ÷ 1000 × 租价 ÷ 3600 × 1000
硬件p50 msp95 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 G1Unitree H1智元 精灵 G1松灵 Piper 机械臂SO-101Franka FR3 / PandaFourier GR-2WidowX 250 SGoogle Robot(Everyday Robots)ALOHA 2 / Cobot Magic(双臂)Galaxea R1 ProFranka Emika Panda
HPT(Heterogeneous Pre-trained Transformers)
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 2 / 12 格有明确状态
SinanLab · 司南实验室方向清晰,判断有据。