Hy-Embodied-VLM-1.0腾讯混元具身智能模型的革命性突破【免费下载链接】Hy-Embodied-VLM-1.0项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/Hy-Embodied-VLM-1.0在人工智能快速发展的今天具身智能Embodied AI正成为连接虚拟世界与物理世界的桥梁。2026年7月15日腾讯混元团队发布了Hy-Embodied-VLM-1.0——这是一个专为物理世界智能体设计的革命性视觉语言模型标志着具身智能技术迈向了新的里程碑。 什么是Hy-Embodied-VLM-1.0Hy-Embodied-VLM-1.0是腾讯混元团队开发的具身智能基础模型专为物理世界中的智能体设计。它结合了高效的Mixture-of-ExpertsMoE架构每次推理仅激活约30亿参数总参数量约300亿在保持强大性能的同时实现了极高的推理效率。这个模型的核心目标是让AI能够真正理解物理世界、与环境互动并执行复杂的任务规划。想象一下一个机器人能够像人类一样观察环境、理解指令、规划行动——这正是Hy-Embodied-VLM-1.0要实现的目标 三大核心技术突破1. 高效MoE架构设计Hy-Embodied-VLM-1.0基于Hy3-A3B语言主干和Hy-ViT2视觉编码器构建采用专家混合架构技术规格详细参数总参数量约300亿每token激活参数约30亿专家数量128个每次激活专家8个 1个共享专家上下文长度32,768个token视觉输入支持图像每个提示最多128张这种设计让模型在推理时只激活一小部分参数大大降低了计算成本使实时交互成为可能⚡2. 以动作为中心的能力分类体系团队定义了三个渐进式的具身智能维度动作相关状态理解- 准确理解智能体及其环境的状态 动作-状态转换推理- 理解动作、规划动作并推理其后果 序列与自适应推理- 长时程规划、反思、修复和恢复这种系统化的能力分类指导了整个数据流水线和训练过程的设计。3. 自演化的后训练机制通过将强化学习与拒绝采样微调相结合模型能够进行自我演化。最终阶段分别训练连续奖励和离散奖励的RL策略并将它们融合实现了精确的几何精度与强大的决策、规划、反思能力的完美结合。 卓越的性能表现Hy-Embodied-VLM-1.0在38个具身智能基准测试中展现出了卓越的性能类别排名第一的基准数量主要竞争对手对比动作相关状态理解6个超越Qwen3.6-A3B 4.4%平均性能动作-状态转换推理4个显著优于Cosmos 3-8B序列与自适应推理3个超越Embodied-R1.5-8B关键成就亮点 在38个基准测试中19个排名第一11个排名第二 相比前代Hy-Embodied-0.5 MoT-2B平均性能提升8.4% 在R2R-CE视觉语言导航仅RGB设置中达到最先进水平 在Matterport3D物体目标导航中展现强大的零样本性能 快速开始使用指南环境要求# 操作系统Linux推荐 # Python3.10 # CUDA12.x # PyTorch2.4 # GPUNVIDIA GPU全精度推理需要约86GB显存使用vLLM部署推荐# 安装uv包管理器 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # 创建虚拟环境 uv venv --python 3.12 source .venv/bin/activate # 安装vLLM及相关依赖 uv pip install vllm0.14.1 --torch-backend auto启动服务# 使用预配置的serve.sh脚本启动服务 bash Hy-Embodied-VLM-1.0/inference/vllm/serve.shPython客户端示例from openai import OpenAI client OpenAI(base_urlhttp://127.0.0.1:8080/v1, api_keyEMPTY) # 文本对话 resp client.chat.completions.create( modelhy_a3b, messages[{role: user, content: 如何打开冰箱}], max_tokens512, temperature0.7, extra_body{chat_template_kwargs: {enable_thinking: True}}, ) print([思考过程], resp.choices[0].message.reasoning_content) print([答案], resp.choices[0].message.content) 智能推理模式切换Hy-Embodied-VLM-1.0支持混合推理模式两种模式都训练在同一权重中通过聊天模板参数按需选择推理模式提示后缀适用场景enable_thinkingTrue默认think复杂空间推理、规划、多步骤任务enable_thinkingFalsethink/think直接回答、低延迟单轮问答这个设计让用户可以根据任务复杂度灵活选择推理深度平衡了性能与效率⚖️ 项目文件结构了解项目的核心文件结构有助于更好地使用和定制模型Hy-Embodied-VLM-1.0/ ├── config.json # 主配置文件 ├── modeling_hy_v3_vl.py # 核心模型实现 ├── configuration_hy_v3_vl.py # 模型配置类 ├── processing_hy_v3_vl.py # 数据处理管道 ├── image_processing_hunyuan_vl.py # 图像处理 ├── video_processing_hy_v3_vl.py # 视频处理 ├── chat_template.jinja # 聊天模板 └── model-*.safetensors # 模型权重文件83个分片 实际应用场景机器人导航与控制Hy-Embodied-VLM-1.0能够理解复杂的空间指令如请去厨房拿一杯水并规划出最优路径和动作序列。家庭助理机器人模型可以理解家居环境执行如整理桌子上的书籍、关闭客厅的灯等日常任务。工业自动化在制造环境中智能体可以识别工具、理解装配指令并执行精确的操作。医疗辅助协助医护人员进行物品识别、器械准备等辅助性工作。 技术架构详解视觉编码器基于Hy-ViT2架构支持原生宽高比图像处理每提示最多128张图像高达2048×2048的分辨率支持语言主干采用Hy3-A3B MoE架构48层Transformer32个注意力头128个专家每次激活8个32K上下文长度多模态融合通过精心设计的交叉注意力机制实现了视觉与语言特征的高效融合确保模型能够准确理解图像内容与文本指令的关系。 性能优化技巧1. 硬件配置建议生产部署4×80GB GPUTP4实现最大吞吐量开发调试任何CUDA GPU均可较小GPU可能需要参数卸载磁盘空间约120GB包括缓存2. 推理优化# 启用思维链推理复杂任务 extra_body{chat_template_kwargs: {enable_thinking: True}} # 禁用思维链推理简单任务 extra_body{chat_template_kwargs: {enable_thinking: False}}3. 批量处理利用vLLM的批处理能力可以显著提高多用户场景下的吞吐量。 未来展望Hy-Embodied-VLM-1.0代表了具身智能领域的重要进展但腾讯混元团队的脚步不会停止。未来可能的发展方向包括更高效的架构- 进一步降低激活参数数量多模态扩展- 支持音频、触觉等多感官输入实时学习- 在环境中持续学习和适应协作智能- 多个智能体协同完成任务 学习资源想要深入了解Hy-Embodied-VLM-1.0以下资源可以帮助你技术报告详细的技术设计和实验分析官方文档包含完整的API参考和示例社区支持加入开发者社区获取帮助示例代码查看unit_test.py了解基本用法 结语Hy-Embodied-VLM-1.0不仅是腾讯混元团队在具身智能领域的重要突破更是推动AI从虚拟走向物理世界的关键一步。通过高效的MoE架构、创新的能力分类体系和自演化训练机制这个模型为构建真正实用的物理世界智能体奠定了坚实基础。无论你是AI研究人员、机器人开发者还是对具身智能感兴趣的爱好者Hy-Embodied-VLM-1.0都值得你深入探索立即开始你的具身智能之旅体验AI与物理世界交互的无限可能小贴士模型采用Apache 2.0许可证开源完全免费用于研究和商业用途。开始你的项目前记得查看完整的许可证条款哦【免费下载链接】Hy-Embodied-VLM-1.0项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/Hy-Embodied-VLM-1.0创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考