英伟达开源 Flora 机器人数据引擎

国外开源生态机器人开源权重NVIDIA · 2026-10-20 · 约2分钟 · 来源：NVIDIA GEAR 研究页

NVIDIA 的 GEAR 研究团队公开了 Flora，一套给机器人视频做标注的模型套件，由三个在 Qwen3.5 上微调的模型组成：9B 的 Flora-TempSeg 把长视频切成动作片段，并判断该动作是否跨出当前窗口；27B 的 Flora-Captioner 结合前后文，为指定片段写一条带时间戳的动作指令；另一个 27B 的 Flora-Rewarder 同时给出整段成败的 1–5 分，以及每半秒一档的过程质量分。官方说这套管线已进量产：每天在 512 张 GB300 上标注 20 万小时数据，也是训练 GR00T-2 的数据引擎。

官方对比表里 Flora 在多项上压过闭源模型：DenseCaptionBench 人类视频子集的分段 F1@0.5 为 54.6（GPT-6 Astra 44.2、Claude Opus 5 22.7），RoboReward 的 MAE 40.0（Astra 55.4、Opus 5 88.2，越低越好），失败步骤召回 53.3%，同表里其他模型最高只有 1.0%。它也有明显落后的项：机器人视频子集 Robot200 的分段 66.9 对 71.9、联合指标 51.0 对 57.9，WGO-Bench 的金窗口准确率 64.7 对 77.4，RubricBench 的 L1 误差 6.5 对 3.6。

两个边界要写清楚。其一，权重公开可下，但许可不是开源的：模型卡写明适用 NVIDIA OneWay 非商用许可，「仅限研究与开发」。其二，「约 125 倍便宜」是估算而不是实测——据 the-decoder 报道，它按每 GPU 小时 10 美元租金推算，单小时视频标注约 0.72 美元、Astra 约 88.5 美元；同一批评测里 Astra 还兼任了描述质量的评委之一。Flora 真正的意义不在榜单，而在机器人数据「没人标、标不起」这个瓶颈：标注成本压下去两个数量级，按天扩数据才成立。

原文链接：NVIDIA GEAR 研究页

核验记录

定日 10-20：NVIDIA 研究页无 datePublished、也无可见日期（18,900 字节；页内唯一的 2026-10-19 出现在论文 PDF 的 ?v= 缓存串里，不作日期证据），也没有配套博客或新闻稿——blogs.nvidia.com 的 WP 搜索只回 2024–2025 旧帖，developer.nvidia.com/blog feed 的 100 条里 flora 命中 0，nvidianews 列表最新 Oct 22 无此条。日期取两个独立时间戳：论文 PDF 内嵌 CreationDate/ModDate = 2026-10-20T00:33Z，HF collection lastUpdated = 2026-10-20T16:05Z（模型卡文档提交 10-19、权重分片 10-13 定型、许可 10-22 定稿，这三个动作均不作发布日）。the-decoder 10-25 的报道比上述时间戳晚 5 天，属媒体滞后，不作定日依据。数字为厂商口径：20 万小时/日、512 张 GB300、约 125 倍便宜均出自研究页对比表；0.72 与 88.5 美元/小时是 the-decoder 转述的 NVIDIA 估算（按 10 美元/GPU 小时），非生产实测；Astra 在 DenseCaptionBench 兼任评委一节亦出自该报道。许可按模型卡原文记为 NVIDIA OneWay 非商用（仅研究与开发）——标题沿用厂商与媒体「开源」措辞，正文已标明这一限制。

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