Declare Lab(新加坡科技设计大学)

NORA

3.76B 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
2025-04 1 来源
参数量
3.76 B 1 来源
架构
单体自回归 0 来源
许可证
仓库与模型卡均未标注许可证 0 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 · language 0 来源
动作空间
7-DoF(6 + 夹爪) 0 来源
跨本体
Open X-Embodiment 混合预训练;WidowX / BridgeData V2 评测 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 · Qwen2.5-VL-3B 主干,动作 token 自回归;有 NORA-1.5 与 NORA-LONG 变体
来源 · 2 条来源
arch_notes,cross_embodiment,code_url https://github.com/declare-lab/nora 官方页面 · 抓取 2026-09-04 · 尚未存快照 README:built on Qwen2.5 VL;OXE mixture;WidowX / BridgeData V2;7-DoF
params_b,weights_url,release_date https://huggingface.co/api/models/declare-lab/nora 模型仓库页 · 抓取 2026-09-04 · 尚未存快照 safetensors 3,758,262,272;模型卡无 license 字段;createdAt 2025-04-28

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
225
+1 / 30 天
近 90 天提交
0
最近推送 296 天前
HF 近 30 天下载
197
累计 39,981 · 13 likes
权重最后更新
2025-08-27
431 天前
GitHubdeclare-lab/nora · 20 forks · 15 未关闭 issue · 无 GitHub release295 天无推送
ModelScopedeclare-lab/nora · 433 次下载 · 更新 2025-08-28 · 与 HF 同组织
Hugging Facedeclare-lab/nora
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
LIBERONORA-fine-tunedavg73.9论文 · Table 2, row 'NORA-fine-tuned (Ours)', Average
LIBERONORA-fine-tuned-ACavg79.5论文 · Table 2, row 'NORA-fine-tuned-AC (Ours)', Average
LIBERONORA-Long-fine-tunedavg87.9论文 · Table 2, row 'NORA-Long-fine-tuned (Ours)', LIBERO-Average
LIBERONORA-Long-fine-tunedgoal89.4论文 · Table 2, row 'NORA-Long-fine-tuned (Ours)', LIBERO-Goal
LIBERONORA-Long-fine-tunedlong74.6论文 · Table 2, row 'NORA-Long-fine-tuned (Ours)', LIBERO-Long
LIBERONORA-Long-fine-tunedobject95.4论文 · Table 2, row 'NORA-Long-fine-tuned (Ours)', LIBERO-Object
LIBERONORA-Long-fine-tunedspatial92.2论文 · Table 2, row 'NORA-Long-fine-tuned (Ours)', LIBERO-Spatial
真机评测(论文自报)avg56.7论文 · Table 1, row 'Average', column 'NORA (Ours)'
全部基准 →

部署配方

环境、权重、运行命令和我们踩过的坑,与在租用 GPU 上实际执行的一字不差(venv qwen,权重 7.5 GB,2 个坑位)。

查看配方 →

记录历史

2026-09-04
来源抓取
arch_notes,cross_embodiment,code_url · params_b,weights_url,release_date

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)
112 127 7.13 GB 0.052 1 初步(样本<3) 维护者实测
NVIDIA RTX 5090
¥2.4/h · 润云 2.4 / 共绩 2.5 / 并行智算云 2.98 (2026)
129 135 7.13 GB 0.086 1 初步(样本<3) 维护者实测
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
146 151 7.13 GB — 无该硬件租价 1 初步(样本<3) 维护者实测

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
NORA
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

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。

SinanLab · 司南实验室方向清晰,判断有据。