Seed GR‑3

一、什么是Seed GR‑3

Seed GR‑3（简称 GR‑3）是ByteDance Seed团队最新发布的大规模多模态通用机器人模型，集合视觉、语言与动作输出能力，具备强大的指令理解和实时控制能力。GR‑3采用混合Transformer架构，融合web-scale视觉‑语言数据、真实机器人轨迹与VR人类演示数据，提升在新环境、新对象、抽象任务中的适应性和泛化能力。

GR‑3 能支持对新物体与新指令的零/少样本快速适应，在真实测试环境中的成功率显著领先基准模型，机器人手臂在复杂布操作任务中成功率达 86.7%。

二、技术架构与训练策略

2.1 Mixture‑of‑Transformers 架构

GR‑3 基于混合专家网络（MoE）设计，由视觉‑语言模型（VLM）与动作解码 Transformer（Action DiT）协同工作，容量约 4B 参数，适合端侧部署与加速推理。

2.2 多阶段训练流程

系统整合三类数据源：

• Web-scale 视觉‑语言数据：用于视觉语言理解能力训练；

• 机器人轨迹 imitation learning：提供控制行为监督；

• VR 人类轨迹少样本微调：快速适应新环境与任务。

2.3 flow-matching 与 RMSNorm

GR‑3 在动作生成中采用 flow-matching 损失配合 RMSNorm，提高指令遵循与训练稳定性；同时引入任务状态 supervision（如 Invalid/Ongoing），进一步提升语言理解能力。

三、性能表现与典型任务能力

3.1 泛化能力显著

在未见指令环境下，任务完成率从基线的 ~40% 提升至 77.1%；面对未见物体类别，成功率也提升至 57.8%。

3.2 高难度操作任务表现突出

在布料操控等柔性材料任务中，GR‑3 掌控能力优异，成功完成率达 86.7%，展现出卓越的复杂场景适应性。

3.3 任务类型覆盖广泛

支持长时任务控制、双手协调、多步操作与移动基础动作控制，在多种现实机器人平台及模拟环境中表现稳定可靠。

四、典型应用场景

4.1 服务类通用机器人

适配送餐、家务、指令辅助等通用型服务机器人，实现复杂指令解析与柔性对象操作。

4.2 工业与物流机器人

例如复杂组装、物料整理、包装和搬运任务，模型支持长任务操作与精细动作控制。

4.3 实验与研究平台

适合机器人研究者探索 long‑horizon manipulation 和 vision‑language 指令控制场景。

4.4 教育与仿真环境

通过 VR模拟的少样本轨迹录入，可快速在教育场景中训练机器人代理人。

五、上手指南概览

5.1 获取模型和报告

访问 Seed 官网（https://seed.bytedance.com/GR3）可下载技术报告并获取项目入口，报告已于 2025 年 7 月正式发布。

5.2 集成部署基础

通过提供的预训练模型与示例接口，用户可在配套仿真或机器人平台加载 GR‑3 模型，驱动控制输出。

5.3 少样本微调支持

用户可利用 VR 设备收集 10–50 条人类演示轨迹，微调模组以适配特定设备或任务环境，提升部署效率和适用性。

六、常见问题（FAQ）

Q1：GR‑3 是什么类型模型？
GR‑3 是一款视觉‑语言‑行动融合模型（VLA），支持接收图像与指令，输出机器人动作控制指令。

Q2：是否开源？
Seed 团队已发布 GR‑3 技术报告和项目页面，但具体模型代码与权重开放情况需登录 Seed 官网确认。

Q3：需要哪些硬件部署？
主要适用于配备机器人运动执行单元或仿真平台，不适合传统 CPU-only 环境。

Q4：适合哪些任务？
长时任务、布料操控、双手制造、未知物体交互、桌面搬运等复杂操作场景。

Q5：如何实现快速适配？
使用 VR 设备录制人类轨迹，少样本微调即可快速适应新物体或指令环境。

Q6：有分类或问答任务能力吗？
GR‑3 主要聚焦物理控制与动作执行，不特别用于文字问答或内容生成任务。

Q7：性能指标有哪些？
在基准任务中，指令泛化成功率最高可达77.1%，布料任务成功率为86.7%。

Q8：未来还有改进方向吗？
团队计划加入 RL 训练解决失败恢复问题，并扩充数据集与模型规模提升稳健性。

七、优势与局限分析

八、社区反馈与媒体报道

• ARXIV 技术报告已发布，详细披露架构与训练方法，并附真实任务实验结果。

• X 社交平台上 ByteDance Seed 官方账号宣布发布 GR‑3，强调其具备通用机器人能力。

• 多篇社区讨论文章提及 GR‑3 在任务泛化与 VR 少样本数据效率方面突破传统模型表现。Reddit 用户也称：“GR‑3 能以更少的数据适配新任务，表现值得期待” 。

九、专家建议与未来展望

1. 引入 RL 强化学习：增强失败恢复与安全控制，提升鲁棒性；

2. 扩展任务类型：加入音频、对话与视觉问答场景，丰富多模态能力；

3. 提供模拟通用接口：发布仿真环境 SDK 和机器人接口标准支持；

4. 优化轻量部署版本：开发边缘设备或轻量控制模块，降低部署门槛；

5. 丰富少样本微调工具：提供 VR 自动标注流水线、可视化调试界面。

十、总结

Seed GR‑3 是当前领先的视觉‑语言‑动作融合模型，其训练方式新颖、适配能力出众。在通用机器人、操作任务与指令理解方面表现出色，对于 AI 工具使用者、机器人研发者与仿真平台用户而言，GR‑3 是一个极具价值的通用模型选择。