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
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
1,142
+7 / 30 天
近 90 天提交
0
最近推送 347 天前
HF 近 30 天下载
81
累计 9,952 · 10 likes
权重最后更新
2025-08-02
456 天前
Hugging Faceqwbu/univla-7b
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 |
|---|---|---|---|
| CALVIN | abc_d | 3.8 avg_len | 论文 · Table A-II, row 'UniVLA (Ours)', Avg. Len. |
| LIBEROUniVLA (Bridge) | avg | 92.5 | 论文 · Table I, row 'UniVLA (Ours)' / 'Bridge', Average |
| LIBEROUniVLA (Full) | avg | 95.2 | 论文 · Table I, row 'UniVLA (Ours)' / 'Full', column Average |
| LIBEROUniVLA (Human) | avg | 88.7 | 论文 · Table I, row 'UniVLA (Ours)' / 'Human', Average |
| LIBEROUniVLA (Full) | goal | 95.6 | 论文 · Table I, row 'UniVLA (Ours)' / 'Full', column Goal |
| LIBEROUniVLA (Full) | long | 92 | 论文 · Table I, row 'UniVLA (Ours)' / 'Full', column Long |
| LIBEROUniVLA (Full) | object | 96.8 | 论文 · Table I, row 'UniVLA (Ours)' / 'Full', column Object |
| LIBEROUniVLA (Full) | spatial | 96.5 | 论文 · Table I, row 'UniVLA (Ours)' / 'Full', column Spatial |
| 真机评测（论文自报）UniVLA (Full) | avg | 81.7 | 论文 · Table A-V, row 'UniVLA (Full)', Average Succ. |
| 真机评测（论文自报） | generalizability_avg | 68.9 | 论文 · Table II, row 'UniVLA (Ours)', Average Succ. |
| SimplerEnv · WidowX (Bridge) | overall | 47.9 | 论文 · Table A-III, row 'UniVLA', #Overall |
| SimplerEnv · WidowX (Bridge)UniVLA (Decoder-only) | overall | 35.4 | 论文 · Table A-III, row 'UniVLA (Decoder-only)', #Overall |
部署配方
还没有配方。我们只发布在租用 GPU 上真正跑通、带实测延迟的步骤；这个模型还没轮到。
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 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 |
NVIDIA A800 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 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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
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。
方向清晰，判断有据。