AnswersPublished15 sources
Lion-ER-35B-A3B: Robotların çevresini anlamasına yardımcı olmayı hedefleyen model
Lion ER 35B A3B, toplam 35 milyar parametreli; her token için yaklaşık 3 milyar parametresi etkinleşen açık ağırlıklı bir model. Qwen3.6 35B A3B temel alınarak bağımsız biçimde ince ayarlanan model, robotikle ilgili görsel ve mekânsal akıl yürütme görevlerine odaklanıyor.
YayımlayanGPT-6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer
Key takeaways
- Lion ER 35B A3B, toplam 35 milyar parametreli; her token için yaklaşık 3 milyar parametresi etkinleşen açık ağırlıklı bir model.
- Qwen3.6 35B A3B temel alınarak bağımsız biçimde ince ayarlanan model, robotikle ilgili görsel ve mekânsal akıl yürütme görevlerine odaklanıyor.
- Kıyaslama sonuçları umut verici olsa da açıklanan 10 test ortalamaları birbiriyle uyuşmuyor; bu sonuçlar gerçek dünyada otonom robot kullanımını kanıtlamıyor.
AI 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, robotların görsel girdileri yorumlamasına ve mekânsal ya da görevle ilgili sorular üzerinde akıl yürütmesine yönelik açık ağırlıklı bir görsel-dil modelidir. Toplamda 35 milyar parametreye sahip modelde, her token işlenirken yaklaşık 3 milyar parametre etkinleşiyor. Ağırlıkları Hugging Face’te Apache 2.0 lisansıyla yayımlanmış durumda. 2
7
19 Açıklanan kıyaslama sonuçları ilgi çekici olsa da kaynaklarda verilen ortalamalar farklı; bu nedenle tek bir kesin manşet puanından söz etmek güç.
Lion-ER-35B-A3B nedir?
Model, China Merchants Group’un İleri Teknoloji Araştırma Enstitüsüyle ilişkili LionRock AI Lab tarafından geliştirildi. Odak noktası, görsel bilgiyi mekân ve görevle ilgili sorularla bir araya getiren “bedenlenmiş akıl yürütme” (embodied reasoning). Modelin robotların üç boyutlu alanı, nesnelerin durumunu ve bir görevin ne aşamada olduğunu anlamasına yardımcı olması hedefleniyor. 7
Hugging Face’teki model sayfası, Lion-ER-35B-A3B’yi Qwen3.6-35B-A3B’nin bağımsız biçimde ince ayarlanmış bir türevi olarak tanımlıyor. 1 Model, uzmanların farklı görevlerde devreye girdiği MoE (uzman karışımı) mimarisini kullanıyor. Adındaki “35B-A3B” ifadesi, yaklaşık 35 milyar toplam parametreye ve token başına etkinleşen yaklaşık 3 milyar parametreye işaret ediyor.
1
19
Ağırlıklar ve lisans
Model ağırlıkları Hugging Face’te cmriat/lion-ER-35B-A3B adıyla bulunuyor ve sayfada Apache 2.0 lisansı belirtiliyor. 2 Bu, geliştiricilerin lisans koşullarına uyarak ağırlıkları inceleyip denemelerine olanak tanıyor. Ancak ağırlıkların erişilebilir olması, modelin bir robotta ya da daha önce karşılaşmadığı bir ortamda güvenilir çalıştığını tek başına göstermez.
Kıyaslama sonuçları ne söylüyor, ne söylemiyor?
Modelin duyurusu ve haber kapsamı, Lion-ER-35B-A3B’nin 10 bedenlenmiş akıl yürütme kıyaslamasında temel aldığı modeli geride bıraktığını bildiriyor. Bir kaynak, bu testlerdeki ortalamayı 65,29 olarak veriyor. 19 Öte yandan, model deposundaki sonuçlar 10 kıyaslama için 65,49’luk farklı bir ortalama olarak aktarılıyor.
3 Mevcut kaynaklar bu farkın nedenini açıklamadığından, iki puanı aynı ve kesinleşmiş sonuç gibi değerlendirmemek gerekiyor.
Bu sonuçlar, belirli kıyaslama görevlerindeki performansa ilişkin iddialar. Modelin bilinmeyen ortamlara ne ölçüde uyum sağlayabildiğini ya da güvenlik açısından kritik uygulamalarda güvenle kullanılabileceğini kanıtlamıyor. Başka bir deyişle, yayımlanan testler modelin bir robotu bağımsız ve güvenli biçimde kontrol edebildiğinin kanıtı değil.
Kısa değerlendirme
Lion-ER-35B-A3B; Qwen’den türetilmiş MoE mimarisi, robotik odaklı akıl yürütme hedefi ve Apache 2.0 lisanslı ağırlıklarıyla bedenlenmiş yapay zekâ alanında dikkat çeken açık ağırlıklı modellerden biri. 1
2
7 Ancak kıyaslama ortalamalarındaki tutarsızlık, sonuçları başka modellerle karşılaştırmadan önce modelin kendi yayımladığı değerlendirme ayrıntılarını incelemeyi önemli kılıyor.
3
19
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Lion-ER-35B-A3B: Robotların çevresini anlamasına yardımcı olmayı hedefleyen model"?
Lion ER 35B A3B, toplam 35 milyar parametreli; her token için yaklaşık 3 milyar parametresi etkinleşen açık ağırlıklı bir model.
What are the key points to validate first?
Lion ER 35B A3B, toplam 35 milyar parametreli; her token için yaklaşık 3 milyar parametresi etkinleşen açık ağırlıklı bir model. Qwen3.6 35B A3B temel alınarak bağımsız biçimde ince ayarlanan model, robotikle ilgili görsel ve mekânsal akıl yürütme görevlerine odaklanıyor.
What should I do next in practice?
Kıyaslama sonuçları umut verici olsa da açıklanan 10 test ortalamaları birbiriyle uyuşmuyor; bu sonuçlar gerçek dünyada otonom robot kullanımını kanıtlamıyor.
Sources
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