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Lion-ER-35B-A3Bとは？ ロボット向け推論モデルの特徴と注意点
Lion ER 35B A3Bは、総パラメーター数約350億、トークンごとの有効パラメーター数約30億のオープンウェイト推論モデルです。 Qwen3.6 35B A3Bを独自にファインチューニングしたモデルで、ロボットに関わる視覚・空間認識を想定しています。
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研究の答え
重要なポイント
- Lion ER 35B A3Bは、総パラメーター数約350億、トークンごとの有効パラメーター数約30億のオープンウェイト推論モデルです。
- Qwen3.6 35B A3Bを独自にファインチューニングしたモデルで、ロボットに関わる視覚・空間認識を想定しています。
- ベンチマーク結果の平均値には報告間で差があり、実環境での自律動作や安全性が実証されたわけではありません。
AI プロンプト
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
ロボットが画像を見て、物体の位置や状態、作業の進み具合を推論する——そうした用途を念頭に開発されたのが、視覚と言語を扱うモデル「Lion-ER-35B-A3B」です。Hugging Faceでウェイトが公開され、ベンチマークでの好成績も伝えられています。一方、報告された平均スコアには差があり、評価結果をそのまま実際のロボット性能とみなすことはできません。
Lion-ER-35B-A3Bの特徴
Lion-ER-35B-A3Bは、China Merchants Groupの先端技術研究機関に関連するLionRock AI Labが開発した、身体性・空間推論に焦点を当てた視覚言語モデルです。発表を紹介した記事では、ロボットが三次元空間や物体の状態、タスクの進行状況を理解するためのモデルとして説明されています。7
モデルは、入力に応じて一部の専門ネットワークを使い分ける「Mixture of Experts（MoE）」方式を採用しています。モデル名の「35B-A3B」が示す規模は、総パラメーター数が約350億、トークンごとに使われるパラメーター数が約30億です。1
19 Hugging Faceの公開情報によると、Qwen3.6-35B-A3Bを独自にファインチューニングした派生モデルです。
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Hugging Faceで公開、ライセンスはApache 2.0
モデルウェイトはHugging Faceの「cmriat/lion-ER-35B-A3B」で公開されており、ライセンスはApache 2.0です。2 開発者はライセンス条件に従ってウェイトを確認・利用できます。ただし、公開されていること自体は、未知の環境での安定した動作や、ロボットへの実装後の信頼性を保証するものではありません。
ベンチマークの平均値には食い違い
公開を紹介した報道では、10種類の身体性推論ベンチマークでベースモデルを上回り、平均スコアが65.29だったとされています。19 ところが、モデルのリポジトリー結果については、10ベンチマークの平均として65.49という別の数値も報告されています。
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利用可能な情報からは、この差が生じた理由は確認できません。したがって、65.29と65.49を同じ確定値として扱うのではなく、どの評価資料・集計方法に基づく数値かを確認する必要があります。
また、ベンチマークでの成績は、そこで評価された課題に関する結果です。未知の環境への応用や、安全性が重視される場面での運用、ロボットを自律制御できることまで実証したものではありません。
注目点は「公開」と「評価の読み方」
Lion-ER-35B-A3Bは、Qwen由来のMoEモデルをロボット向けの推論用途に調整し、Apache 2.0ライセンスでウェイトを公開した点が特徴です。1
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7 ベンチマーク結果は関心を集める材料ですが、平均値の報告に食い違いがある以上、比較や性能判断ではモデルの公開資料と評価の詳細をあわせて確認するのが適切です。
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Lion ER 35B A3Bは、総パラメーター数約350億、トークンごとの有効パラメーター数約30億のオープンウェイト推論モデルです。
最初に検証する重要なポイントは何ですか?
Lion ER 35B A3Bは、総パラメーター数約350億、トークンごとの有効パラメーター数約30億のオープンウェイト推論モデルです。 Qwen3.6 35B A3Bを独自にファインチューニングしたモデルで、ロボットに関わる視覚・空間認識を想定しています。
次の実践では何をすればいいでしょうか？
ベンチマーク結果の平均値には報告間で差があり、実環境での自律動作や安全性が実証されたわけではありません。
情報源
pandaily.comChina Merchants' LionRock AI Lab Open-Sources Lion-ER-35B-A3B Embodied Reasoning Model
huggingface.coAdd files using upload-large-folder tool · cmriat/lion-ER-35B-A3B at a776d66
zglg.workChina Merchants' Lion Mountain Lab open-sources Lion-ER-35B-A3B, a 35B MoE embodied-reasoning VLM activating ~3B per token