E1 · SmolVLA
10 minAbre huggingface.co/lerobot/smolvla_base y completa la ficha.
Listo cuando: el campo de licencia de los pesos dice apache-2.0 y anotaste el modelo base.
Clase 3 · 16 min
Hay decenas de VLA y el mejor del gráfico puede ser el que no puedes usar. Antes del tamaño y del número de benchmark, tres preguntas deciden: si los pesos se pueden descargar, si la licencia te deja usarlo en tu caso y si el acceso es libre, de pago o solo para socios.
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Objetivo: elegir un modelo para un caso real según la licencia, el tamaño y el acceso (abierto, no comercial, API, early access).
Haz clic en cada grupo. El orden va del más libre al más restringido.
Abierto no quiere decir libre: lee la licencia de los pesos, que puede ser distinta de la licencia del código.
Haz clic en cada paso y responde para tu caso.
Si el modelo solo existe por API o para socios, dependes de otra empresa para cada prueba.
Atención al gated: GR00T N1.7 se descarga solo, pero carga el backbone nvidia/Cosmos-Reason2-2B, que es gated. Si no pides acceso en el Hub, la ejecución falla con GatedRepoError, según el README de Isaac-GR00T.
Estudio e investigación: casi todo lo que es abierto sirve, incluido G0.5.
Producto o cliente: Apache-2.0 o una licencia que permita uso comercial, leída hasta el final.
Una integradora quiere poner un brazo en una línea de empaque: G0.5 queda fuera por la licencia; GR00T N1.7 o π0.5 entran en la lista.
SmolVLA tiene 450M y fue hecho para hardware de consumo. GR00T N1.7 tiene 3B y fue hecho para correr en GPU NVIDIA (revisa en el model card cuáles). DreamZero tiene 14B.
La guía de hardware de LeRobot 0.6 mide la memoria de video por familia de política: consúltala antes de comprar.
Mira en qué robots fue validado el modelo. N1.7 fue validado en Unitree G1, YAM y AGIBot Genie 1; SmolVLA, en SO-100/101.
No elijas por LIBERO: en 2026 varios modelos pasan de 97% (X-VLA 98,1%; MolmoAct 2-Think 98,1%). Mira RoboArena, MolmoBot, RoboTwin 2.0 o evaluaciones de terceros.
Copia y completa una por modelo.
# Ficha: <nombre del modelo> URL del model card: Licencia de los pesos (campo license): Licencia del código (repositorio): ¿Uso comercial permitido? (sí / no / leer contrato): ¿Gated? (¿hay que pedir acceso?): Parámetros: Robots en los que fue validado: Datos de entrenamiento (lo que dice el card): Cómo entrenar o ajustar (comando del card):
apache-2.0; base HuggingFaceTB/SmolVLM2-500M-Video-Instruct; no es gated; ajuste con lerobot-train --policy.path=lerobot/smolvla_base.No necesitas cuenta en Hugging Face para leer.
Abre huggingface.co/lerobot/smolvla_base y completa la ficha.
Listo cuando: el campo de licencia de los pesos dice apache-2.0 y anotaste el modelo base.
Abre huggingface.co/nvidia/GR00T-N1.7-3B y el README de Isaac-GR00T y completa la ficha.
Listo cuando: la ficha separa la licencia de los pesos (NVIDIA Open Model License) de la del código (Apache 2.0) y marca el backbone como gated.
Escribe un caso tuyo en una línea (estudio en casa, prototipo para un cliente, investigación). Di cuál de los dos modelos probarías primero y por qué.
Listo cuando: la justificación cita licencia, tamaño y acceso, no solo benchmark.
La explicación aparece después de tu respuesta.
Pregunta 1 de 4
Una empresa quiere vender un robot de empaque. ¿Qué modelo no puede usar sin otro contrato?competencia
Pregunta 2 de 4
En GR00T N1.7, ¿cuál es la licencia de los pesos?
Pregunta 3 de 4
¿Por qué LIBERO no basta para elegir un VLA en 2026?
Pregunta 4 de 4
¿Qué ofrece la Pi API beta (13/10/2026)?
Elige una alternativa. La explicación aparece después de tu intento.