InternVLA A1.5
上海人工智能实验室 · 该版本 2026-08-14 · vla轨
7 项能力里 0 项支持、0 项不支持、7 项官方没说
逐项能力
Open Weights
开源权重
⚠️ 整行未核。 魔搭上四个仓（`-base` / `-Libero` / `-RoboTwin` / `-DOMINO`）都只有权重与配置，没有模型卡正文 —— 这一行的 ⬜ 是「我们还没读到一份讲能力的官方页」，不是「读完没找到」。两者性质不同，按规则十四必须写清楚。⚠️ 连「开源权重」这一格都没填：权重确实公开着，但这一卷的许可差异极大（MIT / Apache-2.0 / NVIDIA 自家条款都有），没读到许可就不填 ✅。
无来源 —— 这一格是「查了没找到」，不是「我们没查」核验版本 A1.5核验于 2026-08-14机器录入
Cross-embodiment
跨本体
⚠️ 整行未核。 魔搭上四个仓（`-base` / `-Libero` / `-RoboTwin` / `-DOMINO`）都只有权重与配置，没有模型卡正文 —— 这一行的 ⬜ 是「我们还没读到一份讲能力的官方页」，不是「读完没找到」。两者性质不同，按规则十四必须写清楚。⚠️ 连「开源权重」这一格都没填：权重确实公开着，但这一卷的许可差异极大（MIT / Apache-2.0 / NVIDIA 自家条款都有），没读到许可就不填 ✅。
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Zero-shot inference
零样本可用
⚠️ 整行未核。 魔搭上四个仓（`-base` / `-Libero` / `-RoboTwin` / `-DOMINO`）都只有权重与配置，没有模型卡正文 —— 这一行的 ⬜ 是「我们还没读到一份讲能力的官方页」，不是「读完没找到」。两者性质不同，按规则十四必须写清楚。⚠️ 连「开源权重」这一格都没填：权重确实公开着，但这一卷的许可差异极大（MIT / Apache-2.0 / NVIDIA 自家条款都有），没读到许可就不填 ✅。
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Fine-tuning path
微调路径
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Dataset format
数据格式
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Edge deployment
边缘部署
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Framework choice
框架可换
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