Helix

Zamknięte wagi Figure AI 7.1B Parametry February 2025

Brak szacunków

Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu

Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.

Na nagraniu

Pełna specyfikacja

Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja
Figure AI
Typ organizacji
Industry
Kraj
United States of America
Opublikowane
20 February 2025

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.

Domena
Robotics
Zadanie
Animal (human/non-human) imitation, Robotic manipulation

Rozmiar

Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

Parametry
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

Dane treningowe
tokens

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim własnym sprzęcie, co decyduje, czy jakiekolwiek z danych dotyczących karty graficznej na tej stronie mają zastosowanie.

Wagi
Closed — provider access only
Dostęp do modelu
Hosted access (no API)
Kod treningowy
Unreleased

Jak jest klasyfikowane

Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.

Zaufanie do nagrania
Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
Helix: A Vision-Language-Action Model for Generalist Humanoid Control
Ostatnia aktualizacja
28 November 2025

Co oznaczają liczby

O tym modelu

Helix was published by Figure AI, in United States of America, in February 2025. It comes out of industry.

It works in Robotics, and is recorded as doing animal (human/non-human) imitation, Robotic manipulation.

Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żadna karta graficzna tego nie zmieni.

Odpowiedzi

Helix — Często zadawane pytania

01

What is Helix used for?

Helix works in Robotics, and is recorded as handling animal (human/non-human) imitation, Robotic manipulation. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.

02

What GPU do I need to run Helix?

None. Helix is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.

03

Is Helix open source?

No. Helix has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.

04

How many parameters does Helix have?

Helix has 7.1B parameters. "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. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.

05

Kto stworzył Helix?

Helix was published by Figure AI, based in United States of America, categorised as industry.

06

When was Helix released?

Helix was published in February 2025.

Źródło

Publikacja oryginalna

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

W innym kierunku

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..