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InternVLA-A1.5 发布四个 ModelScope 检查点

InternVLA-A1.5 新模型在 ModelScope 上发布了四个检查点,其中包含 2.69B 参数的基础版本以及 LIBERO、RoboTwin 2.0、DOMINO 的任务特定版本。该模型在六项仿真基准赛中报告了最佳整体成绩,分别为 LIBERO 98.9、LIBERO-Plus 84....

twitter关注列表 ModelScope (@ModelScope2022) 发布 2026-07-17 收录 2026-07-17 观察

一句话判断

该模型引入潜在前瞻性令牌并在多项基准赛中实现高分,值得深入评测其对机器人控制的实用性。

核心信息

InternVLA-A1.5 新模型在 ModelScope 上发布了四个检查点,其中包含 2.69B 参数的基础版本以及 LIBERO、RoboTwin 2.0、DOMINO 的任务特定版本。该模型在六项仿真基准赛中报告了最佳整体成绩,分别为 LIBERO 98.9、LIBERO-Plus 84.8、RoboTwin 2.0 93.2。训练集覆盖 1.2M 机器人回合、861M 帧和 3M 多模态样本,采用可学习的潜在前瞻性令牌捕获未来动态,并在推理时移除视频分支,由轻量化动作专家通过流匹配生成连续动作。

原始内容

InternVLA-A1.5 brings latent foresight to robot control, with four checkpoints now available on ModelScope. 🚀 🤖 https://t.co/x2j0OVrFfz 📄 https://t.co/kqNChLMYBw 🏆 Reported best overall results across six simulation benchmarks, including 98.9 on LIBERO, 84.8 on LIBERO-Plus, and 93.2 on RoboTwin 2.0. 📦 Model series: a 2.69B base checkpoint, plus task-specific versions for LIBERO, RoboTwin 2.0, and DOMINO. 🔮 Latent foresight: learnable tokens capture task-relevant future dynamics from a frozen video model, helping the robot anticipate what comes next without generating pixels. ⚡ Practical control: the training-only video branch is removed at inference, while a lightweight action expert generates continuous actions through flow matching. Trained on 1.2M robot episodes, 861M frames, and 3M multimodal samples. License: CC BY-NC-SA 4.0. https://video.twimg.com/ext_tw_video/2078021334320173056/pu/vid/avc1/1280x720/gnlFiVpY1Ya4bUkK.mp4?tag=12

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