按你的条件筛开源具身模型
选本体、输入模态、许可证要求和显卡，我们按已核实的字段把候选摆出来：适配状态、参数量、显存估算、证据完整度。只给测量与来源，不给推荐；空着的格子就是我们还没核实。
必须支持的输入：
工作台：在这张卡上能跑到几赫兹、花多少钱选一张显卡、填目标控制频率和每天运行小时数。可达频率按实测 p95 算（1000 ms ÷ p95），每千次成本按实测 p50 × 租价算；没有实测的模型写“未测”，不估。
Hz 小时
先选一张显卡，工作台列才会有数字。
40 符合条件的模型 · 显存估算 = 参数量 × 2 字节 × 1.2（激活与缓存余量），只用于排除，不代表实测。 实测来自我们在租用 GPU 上的跑分（bf16，batch 1，固定输入），每条可在模型页回溯到原始结果文件。
| 模型 | 与所选本体的适配 | 参数量 | fp16 显存估算 | 实测 p50 / p95 | 可达频率 | 每千次成本 | 许可证 | 证据 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Isaac GR00T N1.7 NVIDIA · 2026-04 | — | 3B | 7 GB | — | — | — | ✓ NVIDIA Open Model License（权重）；Apache-2.0（Isaac-GR00T 代码） | 8/8 |
| GR00T N1.6 3B NVIDIA · 2026 (待核实) | — | 3.29B | 8 GB | — | — | — | ? 模型卡标 NVIDIA License（链接 LICENSE 文件，条款待逐字核实） | 5/8 |
| LingBot-VLA 2.0 蚂蚁灵波科技 (Ant Group) · 2026-07 | — | 6B | 14 GB | — | — | — | ✓ Apache-2.0 | 8/8 |
| GO-1 (Genie Operator-1) 智元机器人 (AgiBot) · 2025-09 | — | 2.82B | 7 GB | — | — | — | ✗ CC BY-NC-SA 4.0 | 8/8 |
| π0 (pi-zero) Physical Intelligence · 2025-02 | — | 3.3B | 8 GB | — | — | — | ? Apache-2.0（openpi 代码）；权重无独立许可证声明，仓库附 Gemma 使用条款 | 7/8 |
| π0.5 Physical Intelligence · 2025-09 | — | ? | ? | — | — | — | ? Apache-2.0（openpi 代码）；权重无独立许可证声明，仓库附 Gemma 使用条款 | 6/8 |
| SmolVLA Hugging Face (LeRobot) · 2025-06 | — | 450M | 1 GB | — | — | — | ? 权重模型卡未标注许可证（LeRobot 代码仓库 Apache-2.0） | 7/8 |
| OpenVLA Stanford / UC Berkeley / TRI 等（OpenVLA 团队） · 2024-06 | — | 7.54B | 18 GB | — | — | — | ? MIT（代码与权重仓库标注）；权重衍生自 Llama-2，受 Llama 2 Community License 约束 | 7/8 |
| X-VLA 清华大学 AIR（2toINF） · 2025-10 | — | 880M | 2 GB | — | — | — | ✓ Apache-2.0（代码与模型卡） | 8/8 |
| Octo UC Berkeley RAIL 等 · 2024-05 | — | 93M | ? | — | — | — | ✓ MIT（代码与权重仓库标注） | 8/8 |
| RDT-1B 清华大学 TSAIL（thu-ml） · 2024-10 | — | 1B | 2 GB | — | — | — | ✓ MIT（代码、权重、数据均为 MIT，README 原文） | 8/8 |
| CogACT Microsoft Research · 2024-12 | — | ? | ? | — | — | — | ✓ MIT（代码、权重、数据均为 MIT，README 原文） | 7/8 |
| SpatialVLA 上海人工智能实验室 等 · 2025-01 | — | 4.03B | 10 GB | — | — | — | ✓ MIT（代码 README 与模型卡均标 MIT） | 8/8 |
| UniVLA OpenDriveLab（香港大学 等） · 2025-05 | — | 7.54B | 18 GB | — | — | — | ✓ Apache-2.0（代码仓库与模型卡均标注） | 8/8 |
| MolmoAct Allen Institute for AI（Ai2） · 2025-08 | — | 8.12B | 19 GB | — | — | — | ✓ Apache-2.0（代码与权重） | 8/8 |
| RynnVLA-001 阿里巴巴达摩院 · 2025-08 | — | 7.01B | 17 GB | — | — | — | ? Apache-2.0（代码与模型卡）；README 同时注明 research preview intended for | 7/8 |
| WALL-OSS 自变量机器人（X Square Robot） · 2025-09 | — | 4.22B | 10 GB | — | — | — | ? Apache-2.0（代码仓库）；权重模型卡未标注许可证 | 7/8 |
| InternVLA-M1 上海人工智能实验室 InternRobotics · 2025-09 | — | 3.75B | 9 GB | — | — | — | ✗ 代码 MIT；权重模型卡标 CC BY-NC-SA 4.0 | 8/8 |
| GraspVLA 北京大学 EPIC 实验室 / 银河通用 · 2025-07 | — | ? | ? | — | — | — | ✗ CC BY-NC 4.0（代码徽章与模型卡一致） | 7/8 |
| Being-H0 BeingBeyond（北京） · 2025-08 | — | 8.11B | 19 GB | — | — | — | ✓ MIT（代码仓库与模型卡） | 8/8 |
| EO-1 IPEC-COMMUNITY（上海人工智能实验室 系） · 2025-08 | — | 3.77B | 9 GB | — | — | — | ✓ MIT（模型卡） | 8/8 |
| LingBot-VLA 4B 蚂蚁灵波（Robbyant） · 2026-01 | — | 4.2B | 10 GB | — | — | — | ? Apache-2.0（代码仓库）；权重模型卡未标注许可证 | 7/8 |
| NORA Declare Lab（新加坡科技设计大学） · 2025-04 | — | 3.76B | 9 GB | — | — | — | ? 仓库与模型卡均未标注许可证 | 7/8 |
| VLA-Adapter OpenHelix 团队 · 2025-09 | — | 500M | 1 GB | — | — | — | ? MIT（代码仓库）；权重模型卡未标注 | 7/8 |
| HPT（Heterogeneous Pre-trained Transformers） MIT（Lirui Wang, Kaiming He 等） · 2024-09 | — | 227M | 1 GB | — | — | — | ? MIT（代码仓库）；模型卡未标注许可证 | 7/8 |
| LAPA KAIST / 华盛顿大学 等（Latent Action Pretraining） · 2024-11 | — | 7B | 17 GB | — | — | — | ✓ MIT（代码与模型卡均标注） | 8/8 |
| LLaVA-VLA OpenHelix 团队 · 2025-06 | — | 7B | 17 GB | — | — | — | ✓ MIT（代码与模型卡） | 8/8 |
| RoboVLMs（KosMos P.H.） 清华大学 / 字节跳动 Research / 中科院自动化所 等 · 2024-12 | — | ? | ? | — | — | — | ✓ Apache-2.0（代码与模型卡） | 7/8 |
| Magma-8B Microsoft Research · 2025-02 | — | 8.9B | 21 GB | — | — | — | ✓ MIT（代码与模型卡） | 8/8 |
| V-JEPA 2-AC Meta FAIR · 2025-06 | — | 1B | 2 GB | — | — | — | ? MIT 为主，部分文件 Apache-2.0（README 原文）；HF 权重需申请访问 | 7/8 |
| DexVLA 美的 AI 研究院 等（DexVLA 团队） · 2025-02 | — | 3B | 7 GB | — | — | — | ✗ 代码 MIT；ScaleDP 预训练权重模型卡标 CC BY-NC 4.0 | 8/8 |
| GR-1 字节跳动 Research · 2023-12 | — | ? | ? | — | — | — | ? Apache-2.0（代码仓库） | 6/8 |
| Spirit v1.5 千寻智能（Spirit AI） · 2026-01 | — | 5.4B | 13 GB | — | — | — | ✓ 代码 MIT（README）；模型卡标 apache-2.0 | 8/8 |
| Galaxea G0.5 星海图（Galaxea） · 2026-06 | — | 2B | 5 GB | — | — | — | ✗ G0.5 Community License（非商用 + 有限专利许可；模型卡 license: other）；2026 | 8/8 |
| RDT2-VQ 清华大学 TSAIL（thu-ml） · 2025-09 | — | 8.29B | 20 GB | — | — | — | ✓ Apache-2.0（代码与模型卡） | 8/8 |
| InternVLA-A1.5 上海人工智能实验室 InternRobotics · 2026-07 | — | 2.69B | 6 GB | — | — | — | ✗ CC BY-NC-SA 4.0（代码仓库与模型卡一致） | 8/8 |
| VLA-0 NVIDIA Research · 2025-10 | — | 3B | 7 GB | — | — | — | ✗ CC BY-NC 4.0（代码与权重）；底座受 Qwen Research License 约束 | 8/8 |
| MiniVLA Stanford ILIAD · 2024-12 | — | 500M | 1 GB | — | — | — | ? 代码 MIT；README 注明预训练权重可能继承底座（Llama Community License）限制 | 7/8 |
| Genie Envisioner（GE-Act） 智元机器人（AgiBot） · 2025-08 | — | ? | ? | — | — | — | ? 代码分两块：LTX/Cosmos/pipeline/openpi_client 部分 Apache-2.0，其余代码与数 | 6/8 |
| GR00T N1.5 3B NVIDIA · 2025-05 | — | 2.72B | 7 GB | — | — | — | ✗ 模型卡标 Nvidia License（页面注明仅限非商用） | 8/8 |
方向清晰，判断有据。