OpenDriveLab(香港大学 等)

UniVLA

7.54B 可商用 8/8 已核实

基本事实

发布日期
2025-05 1 来源
参数量
7.54 B 1 来源
架构
VLM + 动作专家 0 来源
许可证
Apache-2.0(代码仓库与模型卡均标注) 2 来源
商用
可商用 0 来源
权重
huggingface.co ↗ 1 来源
代码
github.com ↗ 1 来源
论文
arxiv.org ↗ 1 来源
输入模态
rgb · language 0 来源
动作空间
潜在动作 → 各本体解码 0 来源
跨本体
Open X-Embodiment + Ego4D 人类视频子集;LIBERO / CALVIN / SimplerEnv / 导航 / AgileX 真机 1 来源
预训练数据(小时)
待核实 0 来源
目标形态
单臂 · 双臂 · 轮式 0 来源
架构 · Prismatic 7B 主干 + 任务中心潜在动作(VQ-VAE 两阶段)+ 约 12M 参数动作解码器
来源 · 3 条来源
license,release_date,arch_notes,cross_embodiment,code_url https://github.com/OpenDriveLab/UniVLA 官方页面 · 抓取 2026-09-04 · 尚未存快照 README:Apache-2.0;2025-05 代码发布;7B backbone,action decoder around 12M;OXE + Ego4D;AgiLex 真机
params_b,weights_url,license https://huggingface.co/api/models/qwbu/univla-7b 模型仓库页 · 抓取 2026-09-04 · 尚未存快照 safetensors 7,541,237,184;license: apache-2.0;createdAt 2025-05-06
paper_url https://arxiv.org/abs/2505.06111 论文 / 官方文档 · 抓取 2026-09-04 · 尚未存快照 UniVLA: Learning to Act Anywhere with Task-centric Latent Actions

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
license,release_date,arch_notes,cross_embodiment,code_url · params_b,weights_url,license · paper_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
UniVLA
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。