小鹏发布具身大模型 Capek 0.5：以执行为中心的机器人 VLM
xpeng-robotics · hf · 2026-08-10
小鹏机器人团队发布了面向具身智能的视觉语言模型 Capek 0.5。该模型打破了按数据集或任务组织训练的传统，提出了一种以执行为中心的能力分类法，将具身能力按功能划分为四大类：空间推理、时间理解、动作引导和状态验证。
架构与训练机制
- 专家模型强化学习：每项能力首先通过具有可验证奖励的强化学习（RLVR）训练出专门的专家模型，共享同一个骨干网络。
- 能力合并：随后通过权重空间合并将专家模型融合，并采用路由策略空间蒸馏技术，最终整合为一个单一的推理时模型。
评测与规模
- 提供了 2B 和 35B-A3B（激活 3B 参数）两种规模的实例。
- 评测包含三个维度：综合基准测试（含用于状态验证的新基准 Capek-StateBench）、从专家模型到统一模型的能力保留对照研究，以及仿真具身环境中的闭环评估。
- 结果表明，Capek 0.5 在绝大多数基准测试上超越了初始模型，成功将四种能力保留在单一检查点中，并能有效迁移至闭环具身任务执行。
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