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GameScaling

新上架第 1 版 · 更新于

概览

基于 Qwen3.5-0.8B 的小型视觉语言模型,来自一个面向多种虚拟游戏世界中具身智能体的持续预训练研究项目。适合研究游戏智能体的研究者。

GameScaling 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • Python 和 pip
  • 足够放下小模型的内存
  • 项目的代码仓库
用在
  • 装有 transformers 库的 Python
  • Windows、macOS 或 Linux,用来下载文件
  • 虚拟世界中智能体的研究环境
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download THUSI-Lab/GameScaling

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

GameScaling 是 THUSI-Lab 的图像文本到文本模型,基于 Qwen3.5-0.8B 构建。它属于一个叫 Scaling in Games 的研究项目,该项目研究让智能体适应多样虚拟世界的持续预训练。作者来自 miHoYo、清华大学和其他机构,页面列出了几种规格,带有 S1 和 S3 标记。

适合谁

研究具身智能体和游戏环境、想从一个小型视觉语言模型出发的研究者。

行业谁在用怎么用例子
游戏 AI研究游戏智能体的团队从针对虚拟世界调过的小型视觉语言模型出发输入一张游戏截图和一条指令
具身智能研究学术实验室研究跨多个世界的持续预训练比较 0.8B 和 2B 规格
机器学习教育学生阅读与已发表论文相关的小模型下载后查看文件

如果你想要现成的聊天模型,可以跳过它,因为这里看到的模型卡几乎没有运行步骤。

用在哪里

  • 装有 transformers 库的 Python
  • Windows、macOS 或 Linux,用来下载文件
  • 虚拟世界中智能体的研究环境
用途适合谁得到什么
图像加文本提示研究者读取图像和问题后的文本回复
规格比较做实验的人0.8B 或 2B 版本的结果
智能体研究游戏 AI 团队需要在虚拟世界中行动的智能体的基础

如何设置

你需要 Python 和 transformers 库。这里展示的模型卡部分没有运行步骤,请按模型页面和项目代码仓库获取确切的加载代码。

  • Python 和 pip
  • 足够放下小模型的内存
  • 项目的代码仓库
  1. 下载模型文件。
  2. 打开模型页面和代码仓库查看加载步骤。
  3. 用 transformers 加载模型。
pip install -U huggingface_hub
hf download THUSI-Lab/GameScaling

如何使用

你给模型一张图像和一段文本提示,它返回文本。这里用到的模型卡部分没有给出确切的提示格式,所以在使用前请先查看模型页面。

示例

你发送一张游戏截图,并问“What should the character do next?”。模型会用文字回复。模型卡没有给出示例,所以这类回答的质量这里没有验证。

新手与专家

如果你是新手,先下载文件并阅读模型页面,再尝试运行。这是研究发布,所以要有读代码的心理准备。

对专家来说,基础模型是 Qwen3.5-0.8B,项目名称指向用游戏数据扩展具身智能体的预训练。同系列发布有 0.8B 和 2B 规格,带 S1 和 S3 标记。这里看到的模型卡没有解释这些标记。

  1. 游戏图像和文本提示
  2. 基于 Qwen3.5-0.8B 的模型
  3. 文本回复

注意事项

  • Base model: Qwen3.5-0.8B
  • Language: 英文
  • Variants: 0.8B 和 2B 规格,带 S1 和 S3 标记,这里看到的模型卡没有解释
  • License: Apache 2.0
  • Cost to run: 没有提到 API 密钥或付费服务
  • Data it reaches: 从 Hugging Face 下载文件,没有提到其他内容
  • Not for: 这里用到的模型卡部分没有写明限制,它是研究发布

README 和文件

README

GameScaling

基于 Qwen3.5-0.8B 的小型视觉语言模型,来自一个面向多种虚拟游戏世界中具身智能体的持续预训练研究项目。适合研究游戏智能体的研究者。

由 THUSI-Lab 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:GameScaling 是 THUSI-Lab 的图像文本到文本模型,基于 Qwen3.5-0.8B 构建。它属于一个叫 Scaling in Games 的研究项目,该项目研究让智能体适应多样虚拟世界的持续预训练。作者来自 miHoYo、清华大学和其他机构,页面列出了几种规格,带有 S1 和 S3 标记。

适合谁:研究具身智能体和游戏环境、想从一个小型视觉语言模型出发的研究者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
游戏 AI | 研究游戏智能体的团队 | 从针对虚拟世界调过的小型视觉语言模型出发 | 输入一张游戏截图和一条指令
具身智能研究 | 学术实验室 | 研究跨多个世界的持续预训练 | 比较 0.8B 和 2B 规格
机器学习教育 | 学生 | 阅读与已发表论文相关的小模型 | 下载后查看文件

如果你想要现成的聊天模型,可以跳过它,因为这里看到的模型卡几乎没有运行步骤。

用在哪里:

  • 装有 transformers 库的 Python
  • Windows、macOS 或 Linux,用来下载文件
  • 虚拟世界中智能体的研究环境
用途 | 适合谁 | 得到什么
图像加文本提示 | 研究者 | 读取图像和问题后的文本回复
规格比较 | 做实验的人 | 0.8B 或 2B 版本的结果
智能体研究 | 游戏 AI 团队 | 需要在虚拟世界中行动的智能体的基础

如何设置:你需要 Python 和 transformers 库。这里展示的模型卡部分没有运行步骤,请按模型页面和项目代码仓库获取确切的加载代码。

  • Python 和 pip
  • 足够放下小模型的内存
  • 项目的代码仓库
  1. 下载模型文件。
  2. 打开模型页面和代码仓库查看加载步骤。
  3. 用 transformers 加载模型。
pip install -U huggingface_hub
hf download THUSI-Lab/GameScaling

如何使用:你给模型一张图像和一段文本提示,它返回文本。这里用到的模型卡部分没有给出确切的提示格式,所以在使用前请先查看模型页面。

示例:你发送一张游戏截图,并问“What should the character do next?”。模型会用文字回复。模型卡没有给出示例,所以这类回答的质量这里没有验证。

新手与专家:如果你是新手,先下载文件并阅读模型页面,再尝试运行。这是研究发布,所以要有读代码的心理准备。

对专家来说,基础模型是 Qwen3.5-0.8B,项目名称指向用游戏数据扩展具身智能体的预训练。同系列发布有 0.8B 和 2B 规格,带 S1 和 S3 标记。这里看到的模型卡没有解释这些标记。

游戏图像和文本提示
基于 Qwen3.5-0.8B 的模型
文本回复

注意事项:

  • Base model: Qwen3.5-0.8B
  • Language: 英文
  • Variants: 0.8B 和 2B 规格,带 S1 和 S3 标记,这里看到的模型卡没有解释
  • License: Apache 2.0
  • Cost to run: 没有提到 API 密钥或付费服务
  • Data it reaches: 从 Hugging Face 下载文件,没有提到其他内容
  • Not for: 这里用到的模型卡部分没有写明限制,它是研究发布

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 任务:image text to text
  • 框架:transformers
  • 最近 30 天下载:635
  • 点赞:65
  • 许可证:apache-2.0
  • 语言:en
  • 基于:Qwen/Qwen3.5-0.8B
  • 标签:transformers, gamescaling, game-agent, embodied-agent, keyboard-mouse, continued-pretraining, qwen3_5, image-text-to-text

链接

  • 模型:https://huggingface.co/THUSI-Lab/GameScaling
  • 文件:https://huggingface.co/THUSI-Lab/GameScaling/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:

pip install -U huggingface_hub
hf download THUSI-Lab/GameScaling

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-13

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