HY-Embodied-0.5:可用于物理机器人控制等具身智能场景，提供空间感知与复杂推理能力。采用创新MoT架构，含2B高效模型和32B强大模型，通过自进化训练和蒸馏技术，在多 benchmark 表现优异。【此简介由AI生成】 - AtomGit AI社区

HY-Embodied

面向现实世界智能体的具身基础模型系列

腾讯 Robotics X × 混元视觉团队

🔥 更新动态

[2026-04-09] 🚀 我们正式发布 HY-Embodied-0.5，开源了 HY-Embodied-0.5 MoT-2B 模型权重（可在 Hugging Face 获取），并提供官方推理代码！

📖 摘要

本文介绍 HY-Embodied-0.5——一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。为弥合通用视觉语言模型（VLM）与物理智能体严苛需求之间的差距，我们的模型在时空视觉感知和复杂具身推理（预测、交互与规划）方面进行了针对性优化。

该系列采用创新的混合Transformer（Mixture-of-Transformers, MoT）架构，通过潜变量实现模态特异性计算，显著提升细粒度感知能力。模型包含两个主要版本：高效的2B模型（适用于边缘部署）和强大的32B模型（适用于复杂推理任务）。通过自进化后训练范式与大模型到小模型的在线策略蒸馏，紧凑型MoT-2B在16项基准测试中超越同规模最优模型，而32B版本则达到与Gemini 3.0 Pro相当的前沿性能。最终，HY-Embodied可作为视觉-语言-动作（VLA） pipeline的稳健“大脑”，在现实世界物理机器人控制中展现出优异效果。

⭐️ 核心特性

🧠 进化的 MoT 架构：在不牺牲视觉敏锐度的前提下实现了极致效率设计。MoT-2B 变体总计包含 40 亿参数，但在推理过程中仅需激活 22 亿参数。通过在视觉路径中强调模态特定计算，它既能达到密集型 20 亿参数模型的高推理速度，又能提供更卓越、更精细的感知表征。
- 🔗 高质量混合链推理：我们引入了先进的迭代式、自进化后训练流程。通过采用在策略蒸馏技术，成功将强大的 320 亿参数模型所具备的复杂逐步推理、规划能力以及高质量“思考”能力，直接迁移至紧凑的 20 亿参数变体中。
- 🌍 大规模具身预训练：基于一个精心构建的超大规模数据集，包含超过 1 亿个具身和空间特定数据点。在超过2000 亿 tokens 的语料上进行训练，使模型对 3D 空间、物理对象交互以及智能体动态形成了深度且原生的理解。
- 🦾 更强的 VLA 应用：除了标准的学术基准测试外，HY-Embodied 被设计为物理机器人的核心认知引擎。它能无缝集成到视觉-语言-动作（VLA）框架中，作为一个高度稳健且能力强大的“大脑”，在复杂的现实世界机器人控制任务中实现高成功率。

📅 规划

Transformers 推理
vLLM 推理
微调代码
在线 Gradio 演示

🛠️ 依赖项与安装

前提条件

🖥️ 操作系统：Linux（推荐）
🐍 Python：3.12+（推荐且已测试）
⚡ CUDA：12.6
🔥 PyTorch：2.8.0
🎮 GPU：支持 CUDA 的 NVIDIA GPU

安装

安装此模型所需的特定 Transformers 版本：

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers@9293856c419762ebf98fbe2bd9440f9ce7069f1a

注意：我们稍后会将这些改进合并到 Transformers 主分支中。

安装其他依赖项：

pip install -r requirements.txt

快速开始

克隆仓库：

git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-Embodied
cd HY-Embodied/

安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

运行推理：

python inference.py

该示例脚本展示了单轮生成和批量生成两种功能。

模型下载

代码会自动从 Hugging Face Hub 下载模型 tencent/HY-Embodied-0.5。请确保您有足够的磁盘空间（8 GB）来存储模型权重。

硬件要求

GPU：推荐用于获得最佳性能（至少 16GB 显存的 NVIDIA GPU）
CPU：支持但速度较慢
内存：建议至少 16GB RAM
存储：20GB 以上可用空间，用于存放模型和依赖项

🚀 使用 Transformers 快速开始

基本推理示例

import os
import torch
from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

# Load model & processor
MODEL_PATH = "tencent/HY-Embodied-0.5"
DEVICE = "cuda"
THINKING_MODE = False
TEMPERATURE = 0.8

processor = AutoProcessor.from_pretrained(MODEL_PATH)

# Load chat template if available
chat_template_path = os.path.join(MODEL_PATH, "chat_template.jinja")
if os.path.exists(chat_template_path):
    processor.chat_template = open(chat_template_path).read()

model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(MODEL_PATH, torch_dtype=torch.bfloat16)
model.to(DEVICE).eval()

# Prepare input messages
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "./figures/example.jpg"},
            {"type": "text", "text": "Describe the image in detail."},
        ],
    }
]

# Process and generate
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
    enable_thinking=THINKING_MODE,
).to(model.device)

with torch.no_grad():
    generated_ids = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=32768,
        use_cache=True,
        temperature=TEMPERATURE,
        do_sample=TEMPERATURE > 0,
    )

output_ids = [out[len(inp):] for inp, out in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]
print(processor.batch_decode(output_ids, skip_special_tokens=True)[0])

批量推理

import os
import torch
from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

# Load model & processor
MODEL_PATH = "tencent/HY-Embodied-0.5"
DEVICE = "cuda"
THINKING_MODE = False
TEMPERATURE = 0.8

processor = AutoProcessor.from_pretrained(MODEL_PATH)

# Load chat template if available
chat_template_path = os.path.join(MODEL_PATH, "chat_template.jinja")
if os.path.exists(chat_template_path):
    processor.chat_template = open(chat_template_path).read()

model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(MODEL_PATH, torch_dtype=torch.bfloat16)
model.to(DEVICE).eval()

# Batch Inference (multiple prompts at once)
messages_batch = [
    # Sample A: image + text
    [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "image", "image": "./figures/example.jpg"},
                {"type": "text", "text": "Describe the image in detail."},
            ],
        }
    ],
    # Sample B: text only
    [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "How to open a fridge?"},
            ],
        }
    ],
]

# Process each message independently
all_inputs = []
for msgs in messages_batch:
    inp = processor.apply_chat_template(
        msgs,
        tokenize=True,
        add_generation_prompt=True,
        return_dict=True,
        return_tensors="pt",
        enable_thinking=THINKING_MODE,
    )
    all_inputs.append(inp)

# Left-pad and batch
batch = processor.pad(all_inputs, padding=True, padding_side="left").to(model.device)

with torch.no_grad():
    batch_generated_ids = model.generate(
        **batch,
        max_new_tokens=32768,
        use_cache=True,
        temperature=TEMPERATURE,
        do_sample=TEMPERATURE > 0,
    )

# Decode: strip the padded input portion
padded_input_len = batch["input_ids"].shape[1]
for i, msgs in enumerate(messages_batch):
    out_ids = batch_generated_ids[i][padded_input_len:]
    print(f"\n--- Sample {i} ---")
    print(processor.decode(out_ids, skip_special_tokens=True))

📊 评估

视觉感知

注：我们在22个具身相关基准测试中，将HY-Embodied-0.5 MoT-2B与相似规模的模型进行了评估。有关详细的性能指标和方法，请参考我们的技术报告。

注：我们观察到Qwen3.5系列的小模型在某些基准测试中会产生重复的思维模式，这导致整体结果较低。因此，我们在评估中选择与Qwen3-VL模型进行对比。

基准测试	HY-Embodied 0.5 MoT-2B	Qwen3-VL 2B	Qwen3-VL 4B	RoboBrain 2.5 4B	MiMo-Embodied 7B
CV-Bench	89.2	80.0	85.7	86.9	88.8
DA-2K	92.3	69.5	76.5	79.4	72.2

具身理解

基准测试	HY-Embodied 0.5 MoT-2B	Qwen3-VL 2B	Qwen3-VL 4B	RoboBrain 2.5 4B	MiMo-Embodied 7B
ERQA	54.5	41.8	47.3	43.3	46.8
EmbSpatial-Bench	82.8	75.9	80.7	73.8	76.2
RoboBench-MCQ	49.2	36.9	45.8	44.4	43.6
RoboBench-Planning	54.2	36.2	36.4	39.2	58.7
RoboSpatial-Home	55.7	45.3	63.2	62.3	61.8
ShareRobot-Aff.	26.8	19.8	25.5	25.5	9.0
ShareRobot-Traj.	73.3	41.6	62.2	81.4	50.6
Ego-Plan2	45.5	35.5	38.8	52.6	39.9

空间理解

基准测试	HY-Embodied 0.5 MoT-2B	Qwen3-VL 2B	Qwen3-VL 4B	RoboBrain 2.5 4B	MiMo-Embodied 7B
3DSRBench	57.0	39.9	43.9	44.8	42.0
All-Angles Bench	55.1	42.3	46.7	43.8	49.0
MindCube	66.3	28.4	31.0	26.9	36.2
MMSI-Bench	33.2	23.6	25.1	20.5	31.9
RefSpatial-Bench	45.8	28.9	45.3	56.0	48.0
SAT	76.7	45.3	56.7	51.3	78.7
SIBench-mini	58.2	42.0	50.9	47.3	53.1
SITE-Bench-Image	62.7	52.3	61.0	57.9	49.9
SITE-Bench-Video	63.5	52.2	58.0	54.8	58.9
ViewSpatial	53.1	37.2	41.6	36.6	36.1
VSIBench	60.5	48.0	55.2	41.7	48.5
Where2Place	68.0	45.0	59.0	65.0	63.6

注：HY-Embodied-0.5 MoT-2B的结果在思维模式下报告，而对于所有其他模型，我们报告非思维模式和思维模式之间的较优性能。

📚 引用

如果您发现它对您的研究和应用有所帮助，请使用以下 BibTeX 引用我们的论文：

@article{tencent2026hyembodied05,
    title={HY-Embodied-0.5: Embodied Foundation Models for Real-World Agents},
    author={Tencent Robotics X and HY Vision Team},
    journal={arXiv preprint arXiv:2604.07430},
    year={2026}
}

🙏 致谢

感谢 Hugging Face 社区的支持以及开源贡献，这些都为 HY-Embodied-0.5 的实现提供了可能。