Roboter
AI Worker
GR00T N1.5Realroboterversuch
Vorführung der Kaffeeflaschensortierung.
Inferenz auf externer RTX-5090-Workstation.
NVIDIA-Basismodell für humanoide Manipulation über verschiedene Roboterformen hinweg. Es erzeugt aus Bildern, Sprache und Roboterzustand kontinuierliche Aktionsfolgen. Es nutzt ein eingefrorenes Eagle-Vision-Language-Modell, ein Flow-Matching-Aktionsmodul und das FLARE-Trainingsziel. Reale oder synthetische Daten ermöglichen aufgabenspezifisches Nachtraining.
Für Forschung, Evaluierung und robotspezifisches Training von GR00T-N1.5-Roboter-Foundation-Policies.
Eine neuere Version ist verfügbar: GR00T N1.7 ↗
Zugang und Verfügbarkeit
- Code
- Öffentlicher Zugang
- Modelldateien
- Öffentlicher Zugang
- Trainingsdaten
- Teilweise verfügbar
Code und Training / Fine-Tuning
- Zugang
- Öffentlicher Zugang
Geprüft am · 2026-10-27
- Code-Lizenz
- Apache-2.0
Trainingsdaten
Einige Trainingsdatensätze sind öffentlich; dies belegt keinen Zugang zur vollständigen Trainingsmischung.
Modelldateien
| Datei | Zugang | Gewichtelizenz |
|---|
Erste Schritte
- Laufzeit und Frameworks
- NVIDIA Isaac GR00TNVIDIA GPU · bfloat16
Auf einen Blick
- Modelltyp
- Roboter-Basismodell / Roboter-Policy / Vision-Sprache-Aktion
- Backbone
- NVIDIA Eagle VLM (eingefroren) + DiT-Flow-Matching + FLARE-Zielfunktion
- Gewichteparameter
- 3 B
- Eingabe
- Sprachanweisung / RGB-Bildframes / Propriozeptiver Roboterzustand / Roboter-Propriozeption
- Ausgabe
- Kontinuierliche Aktions-Chunks
- Veröffentlichung
- 11. Juni 2025
Verwandte Roboter
Technische Details
Der Flow-Matching-Transformer sagt kontinuierliche Aktions-Chunks voraus.
Funktionsbereich
Aktion und Steuerung
Trainingsdaten
CC BY 4.0
Modellkarte
Vortrainingsdaten: intern erfasste GR-1-Daten, OpenXE, simulierte GR-1-Daten (DexMG), neuronale DreamGen-Trajektorien und AgiBot-Beta. https://research.nvidia.com/labs/gear/gr00t-n1_5/ ## Technischer Blog [GR00T N1.5 — NVIDIA](https://research.nvidia.com/labs/gear/gr00t-n1_5/) Keine eigenständige offizielle Publikation für diese Version verifiziert. [GR00T N1](https://arxiv.org/abs/2503.14734) · 2025-03-18.
Vor der Verwendung: Erfordert auf Aufgabe und Roboterverkörperung abgestimmte Daten, Konfiguration und Validierung. Veröffentlichte Beispiele und Simulationsergebnisse belegen keinen sicheren Betrieb an einem physischen Roboter. Verfügbare Gewichte oder Code belegen keine sofortige Roboterkompatibilität. Prüfen Sie Konfiguration, Daten und Schnittstellen in der Quelldokumentation.
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