Perceptron Isaac 0.5

Perceptron 2026 年开放权重的 360 亿参数机器人基础模型，看、想、动一体。

Isaac 0.5 是美国创业公司 Perceptron 在 2026 年 8 月以 Apache 2.0 协议开放权重的机器人基础模型；公司由参与过 Meta Chameleon 多模态模型的团队创立，此前发布过 1B–2B 参数级的感知语言模型 Isaac 0.1、0.2。它与英伟达的 Isaac 平台无关。模型共 360 亿参数，以 Qwen 系列视觉语言模型为骨干、加入稀疏混合专家层，输入图像、视频、指令、机器人状态和历史动作，可输出文字、坐标、任务进度或动作：连续动作由流匹配专家生成，离散动作用 FAST 动作 token。官方称训练数据含 35 种以上机器人的 10 万小时经验和 100 万小时普通视频。

例子官方拟合的数据配比规律：要达到同样的动作预测损失，只有 1000 小时普通视频时约需 5900 小时遥操作数据，普通视频增加到 100 万小时后只需约 28 小时。

也叫

Isaac 0.5、Perceptron Isaac、Isaac 0.1、Isaac 0.2

相关

视觉-语言-动作模型、具身大模型、开放权重、流匹配、缩放定律、π0-FAST

来源

PerceptronAI/Isaac-0.5 模型卡 (Hugging Face)
PerceptronAI/Isaac-0.1 模型卡 (Hugging Face)

信息截至

2026-08