快科技2月12日消息，正式发布并开源首代机器人VLA大模型 -Robotics-0。
该模型拥有47亿参数，核心解决了传统VLA模型推理延迟、真机动作不连贯的行业痛点，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多项SOTA成绩。
-Robotics-0采用Mixture-of-Transformers(MoT)混合架构，通过 视觉语言大脑+动作执行小脑 的组合，实现感知、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（VLM）：以多模态VLM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（Action Expert）：嵌入多层Diffusion Transformer(DiT)，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，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 -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。
已将-Robotics-0的技术主页、开源代码、模型权重全量开放，相关资源可分别在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提供免费技术支持。
