面壁智能开源1.5B VLA模型MiniCPM-Robot供个人开发者使用
面壁智能开源MiniCPM-Robot系列，包含1 5B参数的视觉-语言-动作模型MiniCPM-RobotManip、目标跟踪模型MiniCPM-RobotTrack及推理框架PhyAI，完整开放权重与代码，使个人开发者能在真实机器人上执行操作与目标跟踪，推动具身智能走向实用化。
具身智能领域的竞争格局，长期以来主要由科技巨头与研究实验室主导——模型规模庞大、技术门槛极高，普通开发者甚至难以接触到真实机器人。然而，7月19日，面壁智能（OpenBMB）打破了这一壁垒。该公司正式开源了首个具身AI模型系列MiniCPM-Robot，将1.5B参数的视觉-语言-动作模型完整对外开放，使得个人开发者也能在真实机器人上执行操作与目标跟踪。这种开源程度在具身智能领域极为罕见。
该系列包含三个核心组件。其中，MiniCPM-RobotManip是一款1.5B参数的通用视觉-语言-动作（VLA）模型，专为机器人操作任务设计。另一款是MiniCPM-RobotTrack，一个面向现实世界目标跟踪的紧凑型模型。此外，面壁智能还同步发布了高性能推理框架PhyAI，专门针对具身模型构建，其目标清晰明确：让机器人真正具备理解、记忆与行动的能力。三者协同，将高效、实用且开放的具身智能从理论论文和演示场景，逐步推向现实世界的机器人应用。
对于开发者而言，最直接的好处是唾手可得。模型权重与代码已托管在GitHub仓库（github.com/OpenBMB/MiniCPM-Robot），MiniCPM-RobotManip和MiniCPM-RobotTrack的权重也分别在Hugging Face平台开放下载。从事机器人开发的人员，现在可以直接克隆仓库并运行。
当1.5B参数的VLA模型不再被局限于实验室环境，具身智能技术的普及速度，或许将远超许多人的预期。
项目地址：https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-Robot
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