Dexmal 开源的一站式 VLA 工具箱：DexData 统一数据格式贯穿预训练、微调（全参/LoRA/RL）、推理与评测，支持 π0、CogACT、OFT、MemVLA、GR00T N1 等主流模型与自研双专家模型 DM0；DB 预训练在五大仿真基准带来一致增益，RoboChallenge Table30 真机评测平均成功率 62%。
Light Origins 开源的紧凑型通用导航模型：Qwen3-VL-4B 骨干 + 双通道指向 + RVQ 动作 token，单一检查点覆盖指令跟随/物体导航/视觉追踪，零样本迁移人形、四足、轮式、无人机四类本体，全仿真训练，Apache-2.0。
starVLA 团队开源的表示中心化持续预训练框架:冻结浅层保护 VLM 先验、图文描述协同训练、OFT+PI+GR00T 多头协同监督,用 Qwen3-VL-4B 主干在 LIBERO-Plus 达 82.6%、RoboTwin 2.0 达 92.5%,并支持跨具身迁移。