OpenDM到底强在哪LIBERO、RoboTwin2.0、VLA-Arena五大基准与Pi0/GROOT全方位对比VLA机器人基础模型评测指南【免费下载链接】opendmAn Open-World Foundation Model for General-Purpose Embodied Intelligence.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/opendmOpenDM 是 Dexmal 开源的开放世界机器人基础模型项目其核心是 DM0.5 视觉-语言-动作VLA模型面向通用具身智能场景。OpenDM 一次性开放了模型权重、训练/推理脚本、数据集注册与评测流程并公开了与 Pi0、Pi0.5、GROOT-N1.7 等主流机器人在 LIBERO、RoboTwin2.0、VLA-Arena、RoboDojo-Sim、RoboChallenge 五大基准上的完整对比数据。本文将用一篇文章讲清楚OpenDM 到底强在哪、每个基准说明了什么以及新手如何快速上手。一、OpenDM 是什么面向开放世界的 VLA 机器人基础模型 一句话理解OpenDM DM0.5 开放世界 VLA 模型的全家桶。DM0.5 在 DM0 原生具身建模的基础上围绕四个更贴近真实需求的能力做了系统性升级开放式指令不再局限于固定任务模板支持自由语言指令长时程任务能处理步骤更多、耗时更长的操作序列动态扰动面对物体位置变化、遮挡等干扰时保持稳定多形态机器人控制一套模型适配多种机器人本体。项目开放内容包括类别内容参考路径模型权重DM05 基础版及各基准微调版libero / robotwin2 / VLA-Arena / SO101 等opendm/model/dm05/训练与推理统一启动脚本、SFT/LoRA 微调、HTTP 推理服务script/dm05_launcher.sh数据管线数据集注册、归一化统计、演示数据opendm/dataset/demo.py、assets/demo/episode0.jsonl评测对接各基准训练/评测指南与第三方评测客户端docs/zh/二、五大基准成绩总览一张表看懂 OpenDM 的位置 以下数据来自项目官方对比表成功率越高越好-表示该模型未公开对应数据基准指标DM0.5Pi0Pi0.5GROOT-N1.7LIBERO成功率 SR99.0%94.4%96.9%97.0%RoboTwin2.0Clean93.6%65.9%82.7%-RoboTwin2.0Rand随机扰动93.3%58.4%76.8%-VLA-ArenaL089.0%82.3%64.3%-VLA-ArenaL153.6%32.2%35.6%-VLA-ArenaL244.1%11.4%24.5%-RoboDojo-SimScore24.903.4811.412.85RoboDojo-Sim成功率 SR19.34%1.53%6.91%1.31%RoboChallenge Table30V2真机Score54.42-31.48-RoboChallenge Table30V2成功率 SR43.0%-14.3%- 注RoboDojo-Sim 榜单成绩对应已发布的 DM05-MEM-Robodojo-Sim 通用模型。几个一眼能看出的结论五个基准全部第一其中 LIBERO 接近满分99.0%RoboDojo-Sim 得分约为最强竞品的 27 倍在难度更高的 VLA-Arena L2 和真机 RoboChallenge 上领先幅度反而拉大——这正是基础模型与单任务策略的分水岭真机开放任务RoboChallenge是实打实的开放世界测试DM0.5 的 54.42 分与 Pi0.5 的 31.48 分差距明显。三、逐个拆解每个基准到底考验了什么 1. LIBERO长程桌面操作的成功率天花板LIBERO 覆盖空间、目标、物体和长时程任务集是 VLA 领域最主流的仿真评测。DM0.5 微调版 DM05-libero 拿到99.0%成功率领先 Pi0.596.9%和 GROOT-N1.797.0%。在头部模型普遍卷到 97%的赛道上99% 意味着长程桌面操作基本可以交给模型。2. RoboTwin2.0双手机器人操作 随机扰动鲁棒性RoboTwin2.0 面向双臂协作操作并同时考察 Clean理想与 Rand随机扰动两种环境。DM0.5 成绩为Clean 93.6% / Rand 93.3%关键看点是扰动前后成功率几乎不掉-0.3%而 Pi0 从 65.9% 掉到 58.4%-7.5%、Pi0.5 从 82.7% 掉到 76.8%这说明 DM0.5 在动态扰动下的稳定性是结构性优势而非单纯刷分。复现入口见 docs/zh/dm05_robotwin2.md 与 opendm/dataset/robotwin2.py。3. VLA-Arena难度递增差距逐级放大VLA-Arena 按 L0→L1→L2 逐级提升任务难度是检验泛化能力的压力测试难度DM0.5Pi0.5Pi0L089.0%64.3%82.3%L153.6%35.6%32.2%L244.1%24.5%11.4%L2 环节 DM0.5 相对 Pi0 的领先幅度接近 4 倍44.1% vs 11.4%——任务越难、环境越开放DM0.5 的优势越明显。4. RoboDojo-Sim双臂长时程任务的硬核考验RoboDojo-Sim 面向 ARX X5 双臂长时程操作被公认为当前难度最高的仿真基准之一。DM05-MEM 通用模型 Score24.90SR 19.34%对比 Pi0.5 的 11.41、Pi0 的 3.48、GROOT-N1.7 的 2.85。单任务 SFT 参考流程见 docs/zh/dm05_robodojo.md。5. RoboChallenge Table30V2真机开放任务最接近实战这是唯一一个真机 开放任务的基准DM0.5 针对 ARX5、UR5、ALOHA、W1 四种机器人形态提供了通用推理客户端直接对接评测平台third_party/robochallenge_inference/。最终成绩 Score54.42 / SR 43.0%约为 Pi0.531.48 / 14.3%的 1.7 倍——真机上的差距往往比仿真更能说明基础模型的成色。四、OpenDM 到底强在哪四个核心优势 ✅开放世界泛化能力开放式指令 长时程任务 扰动鲁棒性在难度越高的基准上领先越大VLA-Arena L2、RoboDojo-Sim 是最佳证据多形态机器人支持一套框架覆盖 ALOHA、ARX5、UR5、W1 等多种本体归一化与状态描述按机型自动管理opendm/constants/robot.py工程闭环完整Docker 一键环境Dockerfile、训练/推理统一启动器、HTTP 推理服务、TensorRT 快速推理后端opendm/infer/从数据注册到上线部署全链路都有参考实现训练成本友好显存有限如 RTX 4090时可走 LoRA 微调路线官方提供了 LIBERO、SO101 的 LoRA 训练指南docs/zh/dm05_so101_lora_training.md新手也能低成本复现。五、新手快速上手三步跑通 DM0.5 推理 完整指南见 docs/zh/dm05_inference.md 与 docs/zh/dm05_finetuning.md核心流程如下第 1 步获取代码并准备 Docker 环境git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/op/opendm cd opendm docker run -it --rm --gpus all --network host \ --name opendm --shm-size16g \ -v $PWD:/app/opendm -w /app/opendm \ dexmal/opendm:latest /bin/bash第 2 步下载模型权重并安装在容器内执行conda activate opendm pip install -e .然后从官方模型仓库下载 DM05 基础 checkpoint 到./checkpoints/DM05。第 3 步启动推理服务script/dm05_launcher.sh \ --exp opendm/exp/dm05_exp.py \ --task inference \ --model-config.model-name-or-path ./checkpoints/DM05 \ --inference-config.output-action-dim 14 \ --inference-config.image-prompts Head Left wrist Right wrist \ --inference-config.port 7891服务就绪后即可通过/v1/infer接口接入你自己的机器人或评测环境想复现某项基准成绩直接照着 docs/zh/ 下对应指南操作即可数据格式参考 docs/zh/data.md。六、总结如果只记住三句话OpenDM 开源了 DM0.5 开放世界 VLA 机器人基础模型的完整生态权重、训练、推理、评测一条龙五大基准全第一LIBERO 99.0%、RoboTwin2.0 93.6/93.3、VLA-Arena L2 44.1%、RoboDojo-Sim 24.90、RoboChallenge 真机 54.42全面领先 Pi0/Pi0.5/GROOT-N1.7越开放越能打在长时程、强扰动、真机开放任务上DM0.5 的优势被显著放大——这正是基础模型该有的样子。对研究者与开发者而言OpenDM 既是可以直接部署的强基线也是训练自己的机器人策略的理想起点。【免费下载链接】opendmAn Open-World Foundation Model for General-Purpose Embodied Intelligence.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/opendm创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考