Helix

Poids fermés Figure AI 7.1B paramètres February 2025

Aucune estimation

Aucune exigence matérielle pour ce modèle

Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation
Figure AI
Type d'organisation
Industry
Pays
United States of America
Publié
20 February 2025

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Robotics
Tâche
Animal (human/non-human) imitation, Robotic manipulation

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres
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

Données d'entraînement
tokens

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids
Closed — provider access only
Accès au modèle
Hosted access (no API)
Code d'entraînement
Unreleased

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Confiance d'enregistrement
Confident

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
Helix: A Vision-Language-Action Model for Generalist Humanoid Control
Dernière mise à jour
28 November 2025

Ce que les chiffres signifient

À propos de ce modèle

Helix a été publié par Figure AI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant February 2025. Cela provient d'une organisation classée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Robotics, et est enregistré comme exécutant la tâche de animal (human/non-human) imitation, Robotic manipulation.

Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.

Réponses

Helix — questions courantes

01

Helix— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Robotics, et est enregistré comme gérant la tâche de animal (human/non-human) imitation, Robotic manipulation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

02

Helix— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.

03

Helix— est-ce que c'est open source ?

Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.

04

Helix— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres 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. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

05

Helix— qui l'a créé ?

Il a été publié par Figure AI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.

06

Helix— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans February 2025.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.