Helix
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Figure AI
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 20 February 2025
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Robotics
- Tarea
- Animal (human/non-human) imitation, Robotic manipulation
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 7.1B
- Datos de entrenamiento
- tokens
"Our system comprises two main components: S2, a VLM backbone, and S1, a latent-conditional visuomotor transformer. S2 is built on a 7B-parameter open-source, open-weight VLM pretrained on internet-scale data. <..> S1, an 80M parameter cross-attention encoder-decoder transformer, handles low-level control." 7B+80M = 7080000000
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Hosted access (no API)
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Helix: A Vision-Language-Action Model for Generalist Humanoid Control
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Helix fue publicado por Figure AI, en el país registrado como United States of America, durante February 2025. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Robotics, y se registra como realizando la tarea de animal (human/non-human) imitation, Robotic manipulation.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Respuestas
Helix — preguntas comunes
Helix— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Robotics, y se registra como manejando la tarea de animal (human/non-human) imitation, Robotic manipulation. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
Helix— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
Helix— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Helix— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 7.1B. "Our system comprises two main components: S2, a VLM backbone, and S1, a latent-conditional visuomotor transformer. S2 is built on a 7B-parameter open-source, open-weight VLM pretrained on internet-scale data. <..> S1, an 80M parameter cross-attention encoder-decoder transformer, handles low-level control." 7B+80M = 7080000000. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
Helix— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Figure AI, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Helix— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en February 2025.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.