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Lion-ER-35B-A3B: Was das offene KI-Modell für Robotik leisten soll
Lion ER 35B A3B ist ein Modell für visuelles und räumliches Schlussfolgern mit insgesamt rund 35 Milliarden Parametern, von denen pro Token etwa 3 Milliarden aktiviert werden. Das Modell basiert auf Qwen3.6 35B A3B, ist auf Hugging Face verfügbar und steht unter der Apache 2.0 Lizenz.
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- Lion ER 35B A3B ist ein Modell für visuelles und räumliches Schlussfolgern mit insgesamt rund 35 Milliarden Parametern, von denen pro Token etwa 3 Milliarden aktiviert werden.
- Das Modell basiert auf Qwen3.6 35B A3B, ist auf Hugging Face verfügbar und steht unter der Apache 2.0 Lizenz.
- Die Benchmark Berichte nennen unterschiedliche Durchschnittswerte. Sie belegen außerdem nicht, dass das Modell Roboter sicher oder autonom in der realen Welt steuern kann.
KI-Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Lion-ER-35B-A3B, the embodied reasoning vision-language model open-sourced by China Merchants Group Advanced Technology Research Ins. Article summary: Lion-ER-35B-A3B is an open-weight embodied-reasoning vision-language model released by LionRock AI Lab under China Merchants Group’s advanced-technology research institute, with roughly 35 billion total parameters and 3 . Topic tags: general, general web, documentation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fak
Lion-ER-35B-A3B ist ein offenes Modell für visuelles und räumliches Schlussfolgern – Fähigkeiten, die für Roboter relevant sein können. Es soll dabei helfen, Szenen und Aufgaben zu interpretieren. Die Modellgewichte sind auf Hugging Face verfügbar, und die Architektur nutzt insgesamt rund 35 Milliarden Parameter, aktiviert aber pro Token etwa 3 Milliarden. 2
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Bei den Benchmark-Ergebnissen ist ein genauer Blick nötig: In den veröffentlichten Berichten finden sich zwei unterschiedliche Durchschnittswerte. Was das Modell in der Praxis leisten kann, lässt sich daraus allein nicht ableiten.
Ein Modell für räumliches Schlussfolgern
Entwickelt wurde Lion-ER-35B-A3B vom LionRock AI Lab, das dem Advanced Technology Research Institute der China Merchants Group zugeordnet ist. Der Schwerpunkt liegt auf sogenanntem Embodied Reasoning – also Schlussfolgern, das visuelle Informationen mit räumlichen oder aufgabenbezogenen Fragen verbindet. In der Berichterstattung wird das Modell als Werkzeug beschrieben, das Robotern helfen soll, dreidimensionalen Raum, Objektzustände und den Fortschritt einer Aufgabe zu erfassen. 7
Laut Hugging-Face-Eintrag ist Lion-ER-35B-A3B eine eigenständig feinabgestimmte Variante von Qwen3.6-35B-A3B. 1 Es nutzt eine Mixture-of-Experts-Architektur (MoE): Das Modell umfasst rund 35 Milliarden Parameter, aktiviert für die Verarbeitung eines Tokens aber ungefähr 3 Milliarden.
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Frei verfügbare Gewichte, Apache-2.0-Lizenz
Die Gewichte stehen auf Hugging Face unter dem Namen cmriat/lion-ER-35B-A3B bereit; als Lizenz ist Apache 2.0 angegeben. 2 Entwicklerinnen und Entwickler können das Modell damit herunterladen und ausprobieren – im Rahmen der Lizenzbedingungen. Die Verfügbarkeit der Gewichte ist jedoch kein Nachweis dafür, dass es in einem Roboter oder in unbekannten Umgebungen zuverlässig funktioniert.
Benchmark-Werte mit Vorbehalt
Berichte zur Veröffentlichung geben an, Lion-ER-35B-A3B habe sein Basismodell in zehn Benchmarks für verkörpertes Schlussfolgern übertroffen. Ein Bericht nennt dafür einen Durchschnitt von 65,29. 19 Für die Repository-Ergebnisse wird an anderer Stelle ein abweichender Mittelwert von 65,49 über zehn Benchmarks angeführt.
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Warum die Zahlen auseinanderliegen, geht aus den verfügbaren Angaben nicht hervor. Sie sollten deshalb nicht zu einem vermeintlich eindeutigen Ergebnis zusammengezogen werden. Die berichteten Werte beziehen sich auf Benchmark-Aufgaben; sie zeigen für sich genommen weder, wie gut das Modell auf unbekannte Situationen übertragbar ist, noch ob es für sicherheitskritische Anwendungen geeignet wäre.
Was sich daraus ableiten lässt
Lion-ER-35B-A3B ist ein bemerkenswertes offenes Modell für den Bereich verkörperte KI: eine von Qwen abgeleitete MoE-Variante mit Fokus auf räumliches und visuelles Schlussfolgern sowie einer Apache-2.0-Lizenz. 1
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7 Die Benchmark-Berichte sind interessant, doch der Unterschied zwischen den veröffentlichten Durchschnittswerten macht es sinnvoll, vor Vergleichen die jeweiligen Auswertungsdetails zu prüfen.
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Vor allem gilt: Die vorliegenden Ergebnisse sind kein Beleg dafür, dass das Modell einen Roboter eigenständig und sicher steuern kann.
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Die Leute fragen auch
Wie lautet die kurze Antwort auf „Lion-ER-35B-A3B: Was das offene KI-Modell für Robotik leisten soll“?
Lion ER 35B A3B ist ein Modell für visuelles und räumliches Schlussfolgern mit insgesamt rund 35 Milliarden Parametern, von denen pro Token etwa 3 Milliarden aktiviert werden.
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Lion ER 35B A3B ist ein Modell für visuelles und räumliches Schlussfolgern mit insgesamt rund 35 Milliarden Parametern, von denen pro Token etwa 3 Milliarden aktiviert werden. Das Modell basiert auf Qwen3.6 35B A3B, ist auf Hugging Face verfügbar und steht unter der Apache 2.0 Lizenz.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Die Benchmark Berichte nennen unterschiedliche Durchschnittswerte. Sie belegen außerdem nicht, dass das Modell Roboter sicher oder autonom in der realen Welt steuern kann.
Quellen
huggingface.cocmriat/lion-ER-35B-A3B · Hugging Face
pandaily.comChina Merchants' LionRock AI Lab Open-Sources Lion-ER-35B-A3B Embodied Reasoning Model
zglg.workChina Merchants' Lion Mountain Lab open-sources Lion-ER-35B-A3B, a 35B MoE embodied-reasoning VLM activating ~3B per token