Hugging Face 联合创始人兼 CEO Clement Delangue 在 2026 年 11 月 6 日的帖子里，把这半年的进展列了一张单子。他在开头先讲立场，说开源对机器人 AI 是关键：一个学生、一个研究者或者一家初创公司，能在别人多年的进展上继续做，做出整个社区都能用的东西，而不是让一切集中到少数几家做黑盒机器人的公司手里。在这个前提下，他说 Hugging Face 正在把平台做成开源机器人 AI 的底座。 从这组数字看，平台的体量确实在涨。 | 项目 | 数量 | 变化 | |---|---|---| | 公开机器人数据集 | 近 10 万个 | 增长 48% | | 公开机器人模型 | 超过 3 万个 | 增长 41% | | LeRobot 下载量 | 超过 100 万次 | — | 这几个数都是 Delangue 自己在帖子里给出的，没有引用第三方统计，也没有交代统计周期从哪天起算。 **自研的两台机器人也在单子里。**他称开源的 Microduck 和 Reachy mini 是「2026 年最受欢迎的机器人」，并给出两个数：已经出货 2 万台以上，全年「可能以售出 5 万台以上收尾」。前一个是已完成的事实，后一个是他在帖子里的预估，原话用的是「probably」。 **评测这块，他说 Hugging Face 是 RoboColosseum 的创始合作伙伴**，在 140 多个真实场景里评机器人。他强调的是公开方式：每一次运行都会发布到平台上，包括失败的案例，理由是大家能从中看到实际发生了什么。 帖子最后提到 LeRobot：下载量超过 100 万次，v0.7.0 已经发布，主要更新是世界动作模型、交互式机器人控制和远程 GPU 推理。 **v0.7.0 这几项更新，官方博客里有更具体的说法。**发布说明写于 11 月 5 日，标题直译过来是「从 TB 级数据到指挥机器人」。按博客的描述，v0.7.0 把语言放进了回路：给 `lerobot-rollout` 加上 `--interactive=true` 后，机器人在动的同时，你可以从终端发指令——`/subtask` 改当前任务，`/vqa` 问策略它看到了什么，`/autosteer` 给一个目标让它自己拆子任务。不是每次都能这么用，`/vqa` 和 `/autosteer` 需要能生成文本的策略，比如 FineART-VLA 或 Wall-OSS-0.5，也可以接一个外部规划器。 世界动作模型这次进了四个：Cosmos 3、Long-WAM、FLUX 3 Action 和 LaWAM，分别来自 NVIDIA、Black Forest Labs 和 RLinf。视觉语言动作模型新增四个，分别是 G0.5、LingBot-VLA 2.0、DM0.5 和 Wall-OSS-0.5。训练一侧重写了，为多十亿参数规模的模型准备了 FSDP2、HSDP 和分布式检查点；数据集支持从 Hub、存储桶或 LanceDB 直接流式读取，不用先下载。博客给出的一个是约 300 TB 开源物理 AI 数据，都存放在 LeRobot 格式下。 远程推理是这次对硬件侧更实用的一项：用 `lerobot-policy-server` 把大模型放在 GPU 服务器上跑，机器人本地的算力需求就能压下来。 > 数据集、模型、销量、下载量、RoboColosseum 场景数均为 Delangue 在帖中的自述，无第三方统计；「2026 年最受欢迎的机器人」与全年 5 万台均为其本人表述与预估。 #HuggingFace #开源机器人 #LeRobot #机器人数据 #世界动作模型 [查看全文](https://www.angryecho.com/post/P2TBCD97h4AbqTfeTdz4v)