小米开源VLA大模型:刷新多领域SOTA性能新纪录
2月12日消息,小米正式发布并开源了首款机器人VLA大模型——Xiaomi Robotics 0。
这款模型拥有47亿参数,其核心解决了传统VLA模型推理延迟、真机动作不连贯等行业痛点,兼具视觉语言理解与高性能实时执行能力,可在消费级显卡上实现实时推理,在仿真测试和真机任务中均刷新了多项SOTA成绩。

Xiaomi Robotics 0采用混合Transformer架构,通过“视觉语言大脑+动作执行小脑”的组合,实现了感知、决策、执行的高效闭环,兼顾通用理解与精细动作控制。
视觉语言大脑:以多模态VLA大模型为底座,能精准理解人类模糊自然指令,同时捕捉高清视觉输入中的空间关系,是模型的“决策核心”;
动作执行小脑:嵌入多层Diffusion Transformer,不直接输出单一动作,而是生成高频、平滑的“动作块”,并通过流匹配技术保障动作精准度,让机器人动作更具物理灵活性。

为避免模型学动作丢失基础理解能力,小米设计了跨模态预训练+后训练的两阶段训练方法,让模型既懂常识又精通体力活。
跨模态预训练:先通过多模态与动作数据混合训练,引入Action Proposal机制让VLM的特征空间与动作空间对齐;再冻结VLM专注训练DiT,使其从噪声中恢复精准动作序列,保障动作的平滑性;
后训练:这是解锁物理智能的核心,采用异步推理模式从机制上解决真机“动作断层”问题;同时引入Clean Action Prefix保障动作轨迹时间连续性,通过λ-shape Attention Mask让模型聚焦当前视觉反馈、摆脱历史惯性,大幅提升机器人对环境突发变化的响应能力。

实测该模型在多维度测试中均展现出行业领先水平,实现“仿真通、真机强、多模态能力不丢失”的突破。
仿真测试:在LIBERO、CALVIN、SimplerEnv三大主流仿真测试的所有Benchmark中,对比30种现有模型均取得当前最优结果;
真机任务:在双臂机器人平台部署后,面对积木拆解、叠毛巾等长周期、高难度任务,展现出极高的手眼协调性,能灵活处理刚性积木和柔性织物等不同材质物体;
多模态能力:保留了VLM本身的物体检测、视觉问答、逻辑推理等能力,在具身相关基准测试中表现优异,弥补了传统VLA模型重动作、轻理解的短板。


小米已将Xiaomi Robotics 0的技术主页、开源代码、模型权重全量开放,相关资源可在GitHub、Hugging Face等平台获取,为全球具身智能领域的开发者和研究机构免费提供技术支持。

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