モデル情報

X-VLA-Pt

2toINF · X-VLA-Pt

**Paper:** *Zheng et al., 2025, “X-VLA: Soft-Prompted Transformer as Scalable Cross-Embodiment Vision-Language-Action Model”* (arXiv:2510.10274) Successful generalist **Vision-Language-Action (VLA)** models rely on effective training across diverse robotic platforms with large-scale, cross-embodiment, heterogeneous datasets. To facilitate and leverage the heterogeneity in rich robotic data sources, **X-VLA** introduces a **Soft Prompt approach** with minimally added parameters: we infuse prompt-learning concepts into cross-embodiment robot learning, introducing **separate sets of learnable embeddings** for each distinct embodiment. These embodiment-specific prompts empower VLA models to exploit cross-embodiment features effectively. Our architecture—**a clean, flow-matching-based VLA design relying exclusively on soft-prompted standard Transformers**—achieves superior scalability and simplicity.

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情報更新日時2026/11/2 19:16:59
OVERVIEW

モデル紹介

**Paper:** *Zheng et al., 2025, “X-VLA: Soft-Prompted Transformer as Scalable Cross-Embodiment Vision-Language-Action Model”* (arXiv:2510.10274) Successful generalist **Vision-Language-Action (VLA)** models rely on effective training across diverse robotic platforms with large-scale, cross-embodiment, heterogeneous datasets. To facilitate and leverage the heterogeneity in rich robotic data sources, **X-VLA** introduces a **Soft Prompt approach** with minimally added parameters: we infuse prompt-learning concepts into cross-embodiment robot learning, introducing **separate sets of learnable embeddings** for each distinct embodiment. These embodiment-specific prompts empower VLA models to exploit cross-embodiment features effectively. Our architecture—**a clean, flow-matching-based VLA design relying exclusively on soft-prompted standard Transformers**—achieves superior scalability and simplicity.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

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よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。