来源:互联网 更新时间:2026-07-21 14:26
面壁智能最近开源了一个很有意思的模型系列,叫MiniCPM-Robot。它属于轻量级的具身智能VLA模型,专门为机器人场景设计。这个系列包含两个核心模型:一个是1.5B参数的MiniCPM-RobotManip,用于通用操作;另一个是0.9B参数的MiniCPM-RobotTrack,负责跟踪导航。配套的还有一套PhyAI推理框架,让整个系统跑得更顺。
模型用了视觉Token压缩和流式上下文记忆两项技术,效果相当不错:机械臂能完成长程精细操作,机器狗可以在室内外进行目标跟踪。更关键的是,它能在弱网环境下实现端侧本地运行,推理延迟低至120ms,在主流评测中已经跻身第一梯队。
怎么做到的?关键在于三个核心技术:
上手流程倒不复杂,大致分几步:
这个模型最大的亮点在于,用极小的参数规模实现了第一梯队性能。数据不会说谎:
拿它和同类模型π0.5对比一下,差距就一目了然了:
| 维度 | MiniCPM-RobotManip | π0.5 |
|---|---|---|
| 参数量 | 1.5B | 3B |
| 开源 | ✓ | ✓ |
| LIBERO | 97.5 | 96.9 |
| Calvin | 4.1 | 4.1 |
| RMBench | 53.5 | ~10 |
| 单帧延迟 | ~120ms | ~234ms |
| 上下文记忆 | 流式复用历史信息 | 主要基于单帧判断 |
| 端侧部署 | 支持本地运行 | 通常需云端算力 |
从数据来看,MiniCPM-RobotManip在参数更少、延迟更低的前提下,性能反而更强,尤其是在上下文记忆这个关键维度上,优势非常明显。
这个模型的应用场景非常广泛,理论上可以覆盖大多数需要机器人长程操作的场景:
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