什么值得做
GitHub 开源项目 · 11-6 写
groundingpi/GroundingPI · groundingpi

53 万次浏览换来 52 颗星:小鹏开源的 4B 视觉定位模型 GroundingPI,星是怎么来的

它是什么 一个在图上找东西的开源小模型:你说要找什么,它在图上把位置标出来,检测、文字、界面按钮都能找,想给机器人和自动驾驶当眼睛。

为什么火了 背后是小鹏和一串名校,标题是「4B 小模型打赢 GPT-6 Astra」;先上 Hugging Face 每日论文第一拿到研究圈的星,一个月后小鹏官方公关又推了一小波。

C你可以怎么跟 模型本身跟不了;学它分三段发布、发在开发者真在看的地方、用一个具体对比当标题。要动手就做大厂视觉模型的移植和封装(MLX、llama.cpp、ComfyUI 节点),挑下载量大的模型做。

C 级:星靠车企和名校背书拿到,跟进者拿不到;真实使用量很小(HF 下载 1.3k),围绕它做衍生也没多少人要,赛道又挤满了 NVIDIA、Meta、阿里,能学到发布打法,跟进不划算。 已公开 / 被广泛讨论
数据(每天更新) · 建库 2026-09-30 · 383 星 · 7 天 +110
GitHub · 星数
020040010-1410-2010-2611-0211-08383
数据 2026-10-14 → 2026-11-08(26 天,26 次观测)。10-28 以前的点来自 deeply / 存档补录,不是每天都有

GroundingPI 是小鹏汽车联合北大、港大等 8 家机构开源的一个 4B 小模型:给它一张图和一句话,它在图上标出点或框。它 9 月 30 日公开,到 11 月 6 日有 374 星。这个数不大,但它是怎么拿到的很有代表性:大厂研究项目在 GitHub 上怎么发、为什么热闹和真有人用是两回事、你一个人能从里面拿走什么。

一条 53 万浏览的推,两天 52 颗星

2026 年 11 月 4 日傍晚(北京时间),小鹏的海外官方号 @XPENG_Global(43 万粉)发了一条推:「XPENG and Academic Partners Release GroundingPI……Outperforming GPT-6 Astra in Overall Perception Benchmarks. $XPEV」。到 11-06 这条推有 53 万次浏览、810 个赞。同一天,CnEVPost、新浪、腾讯新闻、钛媒体等十来家媒体发了稿,标题差不多都是「4B 小模型超过 GPT-6 Astra」。

仓库那两天涨了多少?11-05 +19,11-06 +33(GitHub 每日记录)。半个月前没有任何新闻的时候,它每天也能涨 10 到 20 颗。

换句话说,一家上市车企的官方公关,在 GitHub 上只换来几十颗星。看 X 的人大多是车主和投资者(推文里带着股票代码 $XPEV),不是会去点 star 的开发者。

它是什么

一个专门做「在图上找东西」的视觉语言模型。你说「左边第二个红色杯子」,它返回那个杯子的框;你说「设置按钮」,它在截图上点出来。目标检测、指代、指向、OCR、GUI 元素定位、文档版面定位,原来要好几个模型分别做的事,它一个模型全包,坐标统一写成 0 到 999 的 token。

底子是 Kimi 的视觉编码器加 Qwen3-4B,训练分预训练、微调、强化学习三段。卖点有两个:

  • 一个好传的数字。 34 个公开定位基准、11 类能力等权平均,它拿 73.68,OpenAI 9 月发布的 GPT-6 Astra 是 71.54。这是团队自己测的,而且只限这 34 项感知任务。
  • 一个新说法。 它不想当通用大模型,想当机器人和自动驾驶的「System-1 感知底座」。项目页上的仿真结果:接上它的机器人系统只用 50% 的演示数据,就比对照模型用 75% 的成功率还高;RoboTwin 2.0 的 4 个分布外设置都排第一。小鹏自己也说,这还在「科学原型」阶段。

论文、权重(Hugging Face 和 ModelScope 都有)、vLLM 部署、OpenAI 兼容接口、批量标注脚本、34 项评测、中英文 README、在线 demo,一次给齐,协议是 Apache-2.0。门槛也高:README 里测过的卡是 B300、B200、H200、H800 和平头哥 PPU,还要一个定制版的 Transformers。

星从哪来

时间发生了什么星
09-30论文上 arXiv,仓库和权重同日公开—
10-13上 Hugging Face 每日论文,当天第一,91 票
10-15单日 +39,是它涨得最多的一天
10-17102
10-17 – 11-03没有大新闻,每天 5–24295
11-04小鹏官网新闻稿 + 官方 X + 十来家媒体305
11-06357(GitHub 每日记录),当天下午 374

出处:GitHub 每日记录、HF Papers 页面、小鹏新闻稿。

第一波来自 Hugging Face。 10 月 13 日上了每日论文榜第一,@HuggingPapers(2.2 万粉)当天发了一条「A 4B grounding foundation model for physical intelligence」,6,171 浏览;第二天 HF 员工 @AdinaYakup 发了「3 open models from GroundingPI」。同一天中文公众号「具身智能之心」也写了它。这一波读者是做多模态和机器人的研究者,正是会点星的人,所以浏览量小得多,星反而涨得最快。

中间三周靠工具链慢慢涨。 标注工具 X-AnyLabeling(1.09 万星)出了 GroundingPI 的示例页,README 里也写好了 JSONL 批量自动标注的流程,冲着「拿它给自家数据打框」的人去。

第二波是公关。 就是开头那条推。热闹大,对 GitHub 的转化小。

撑起这一切的是背书:小鹏是上市公司,26 位作者来自小鹏、北大、港大、伯克利、普林斯顿、新国立、清华、港科大(广州),名单里有 Grounding DINO(1 万星)的一作 Shilong Liu,小鹏通用智能中心负责人刘先明也在上面。学术圈里互相转一转就是一批星(推断,转发规模没核实)。

星多不等于有人用

项目规模(11-06)和 GroundingPI 比
NVIDIA LocateAnything-3BHF 下载 22.1 万、3,174 赞并行出框,主打速度;社区做的 C++ 移植 locate-anything.cpp 有 649 星,比 GroundingPI 本体还多
IDEA Rex-Omni(3B)1,634 星,HF 下载 1.47 万思路几乎一样,也用坐标 token 统一各类感知任务,早一年
Grounding DINO / DINO-X10,734 / 1,426 星传统检测架构,快,生态成熟
Meta SAM 312,221 星偏分割
Qwen3-VL20,170 星通用模型,定位只是附带能力
UI-TARS / Molmo11,681 / 945 星分别专攻 GUI 和指向

GroundingPI 在 HF 上累计下载 1,361 次,fork 14 个。NVIDIA 那个同类模型的下载量是它的 160 倍。这个赛道 NVIDIA、Meta、阿里、IDEA 都在做,规模都比它大一到两个数量级。它真正的新东西是「给机器人当眼睛」的讲法和那组下游实验,这给公关提供了故事,但还没变成用户。

目前也没人抄它。唯一的衍生是个人开发者 kongzhuww 10-25 做的非官方 Apple Silicon(MLX)移植,和一个研究「找不到目标时学会说没有」的仓库,各 1 星。

你能拿走什么

模型本身你跟不了:26 个作者、B 系列显卡、一家车企的品牌,哪样都拿不到。值得拿的是它的发法:

  • 分三段发,每段吃一波关注。 论文和权重先出,两周后冲 HF 每日论文榜,一个月后再做正式公关。不要一天把所有渠道用完。
  • 找准会点星的人。 HF 每日论文 6 千浏览带来的星,比 53 万浏览的车企推文还多。做开源项目,发在开发者真正在看的地方(HF、Reddit 的 r/LocalLLaMA、HN、圈内大号),比铺大众媒体管用。
  • 一个能当标题的对比。 「4B 打赢 GPT-6 Astra」被十几家媒体原样拿去当标题。窄一点没关系,要具体、能核对、对手够有名。
  • 交付做全,再挂到大工具上。 OpenAI 兼容接口、在线 demo、中英文 README,再接进一个上万星的工具(这里是 X-AnyLabeling),那个工具的用户就成了你的入口。

如果是你

一句话判断: 这是一份发布打法的教材,不是一个可以跟的项目。

适合谁: 手上有一个视觉、机器人或多模态的开源项目,想知道怎么分阶段发、在哪发的人;或者擅长做移植、封装的个人开发者,想找下一个大厂模型来「接」。

不适合谁: 想照着再训一个定位模型的人。没有显卡、数据和机构背书,做出来也只是 Rex-Omni、LocateAnything 旁边又一个。

如果一定要动手,怎么做: 别做 GroundingPI 本身,做它的「最后一公里」。参照 locate-anything.cpp 的路子:把大厂发的视觉模型做成普通人跑得动的版本(llama.cpp / MLX 移植、ComfyUI 节点、一个拖图就能用的自动标注小工具)。挑模型时看的是下载量,不是 star:GroundingPI 下载才一千多,做它的移植没多少人要;LocateAnything 那种二十万下载的,移植才有人点星。

怎么获客: 在原项目的 issue 和讨论区说一声(大厂团队常会在 README 里挂社区移植的链接),发 r/LocalLLaMA 和 HF,标题写清楚「在 Mac / 消费级显卡上跑 xxx」。

什么时候之前: 大厂模型发布后两到四周是移植的窗口,过了官方自己可能出,或者已经有人占了。GroundingPI 已经发了 5 周,这个窗口对它来说基本过了。

什么情况说明看错了: 如果接下来一个月 GroundingPI 的 HF 下载涨到几万,或者有机器人公司公开说在用它当感知模块,那它就不只是一次公关,围绕它做工具(标注、移植、微调服务)就值得重新看。

GitHub 仓库 ↗

研究底稿:竞品表、获客证据、完整研究报告
竞品
名字在哪上线规模它和这家不同在哪
NVIDIA LocateAnything-3B开源2026-03HF 下载 221k、3,174 likes;衍生 locate-anything.cpp 649 star并行框解码主打速度,生态成熟;GroundingPI 主打物理智能下游迁移,用户量差两个数量级
IDEA Rex-Omni开源2025-10GitHub 1,634 star,HF 下载 14.7k同样用坐标 token 统一感知任务(3B);GroundingPI 测评更广,多了机器人和驾驶验证
Grounding DINO / DINO-X开源2023-03 / 2024-1110,734 / 1,426 star传统回归式检测架构,不是生成式 VLM
Meta SAM 3开源202512,221 star偏分割和概念提示,GroundingPI 只出点和框
Qwen3-VL / GPT-6 Astra 等通用 VLM大厂功能—Qwen3-VL 20,170 star通用模型,定位只是附带能力;GroundingPI 的卖点就是 4B 小模型在 34 项定位上平均分 73.68 超过 Astra 的 71.54(团队自评)
UI-TARS / Molmo开源2025-01 / 2024-1211,681 / 945 star各自只专攻 GUI 或指向;GroundingPI 把它们当 11 类能力里的两类
用户从哪来
  • 查实 arXiv + HF Daily Papers:10-13 HF 每日论文第一,91 upvotes;@HuggingPapers 帖 6,170 浏览,HF 员工 @AdinaYakup 转发;10-15 star 单日 +39
  • 查实 公司公关 + 媒体:2026-11-04 小鹏官网新闻稿,@XPENG_Global 帖 51.4 万浏览、794 赞;CnEVPost、新浪、腾讯、钛媒体等同日报道;随后两天 star +19、+33
  • 查实 中文技术自媒体:10-14「具身智能之心」公众号报道(README 有链接),权重同步 ModelScope
  • 查实 工具生态集成:X-AnyLabeling(10.9k star)已有 GroundingPI 示例页;README 提供批量标注流程
  • 推断 作者学术网络:26 位作者、8 家机构,里面有 Grounding DINO 作者 Shilong Liu;转发规模未核实

GroundingPI(groundingpi/GroundingPI)研究报告

调研日期:2026-11-06 | 渠道:GitHub | 仓库:github.com/groundingpi/GroundingPI

一句话

小鹏汽车(XPeng)联合北大、港大等高校发布的 4B 视觉定位(grounding)基础模型:输入一张图和一句话,输出点或框。检测、指代、指向、OCR、GUI、版面定位都由它统一处理,定位成机器人和自动驾驶的「System-1 感知底座」。论文、权重、推理和评测代码全部开源(Apache-2.0)。

结论:它不是独立开发者的产品,而是大厂研究成果靠「论文 + HF 每日论文第一 + 小鹏官方公关」三段接力拿到的关注。star 的两个台阶都和这些事件的日期对得上;仓库本身没有商业化,对「做小产品」的参考价值主要在打法上。

1. 基本数据

  • 仓库 2026-09-30 建立,账号 groundingpi 是个人账号(User),一共 3 个仓库;另一个兄弟仓库 GroundAnything(扩散式并行解码的 grounding 模型)有 116 star(GitHub API,2026-11-06)。
  • Star:2026-11-06 GitHub API 读到 371,fork 14,watcher 2;数据卡记的是 357,近 7 天 +113(前 7 天 +86),单日最高 +39(2026-10-15)。
  • 每日 star(我们的 github 库/数据卡):10-17 102 → 10-31 253 → 11-04 305 → 11-05 324(+19)→ 11-06 357(+33)。
  • Hugging Face:GroundingPI/GroundingPI 累计下载 1,361、近 30 天 1,200、39 likes;同组织的 GroundAnything-VLM 1,117 下载 / 65 likes,GroundAnything 787 下载 / 23 likes;Space「GroundingPI Perception Studio」8 likes(HF API,2026-11-06)。
  • 论文 arXiv 2609.39601(v1 2026-09-30,v2 10-16),64 页;HF Papers 91 upvotes,2026-10-13 上的每日论文,README 标着「#1 Paper of the Day」;HF 论文页挂在 XPENG-AI 组织下。
  • 作者 26 人,来自小鹏、北大、港大、UC Berkeley、Princeton、NUS、清华、港科大(广州)(项目页)。名单里有 Shilong Liu(Grounding DINO 一作)、Ping Luo(港大)、Yixiao Ge、Shuchang Zhou、Xianming Liu(小鹏通用智能中心负责人,见 CnEVPost)。
  • 技术栈:MoonViT-V2(Kimi)视觉编码器 + Qwen3-4B 语言骨干;坐标量化成 0–999 的 token;训练分多模态/空间预训练、SFT、GRPO 强化学习三段。推理在 B300/B200/H200/H800 和 PPU(平头哥)上测过,门槛高(要 vLLM 0.18 和定制版 Transformers fork)。
  • 收入:没有。这是研究开源项目,不收费。

2. 竞品(做同一件事:开源的 VLM 式统一 grounding / 检测)

名称形态上线规模和 GroundingPI 的不同
NVIDIA LocateAnything-3B开源(HF)2026-03HF 下载 221,113、3,174 likes;衍生项目 locate-anything.cpp 649 star并行框解码(PBD)主打速度,社区生态已经成形(cpp 移植、ComfyUI 节点)。GroundingPI 主打「物理智能」下游迁移,测评里也把它当基线
IDEA Rex-Omni(3B)开源2025-10GitHub 1,634 star,HF 下载 14,692同样把检测/OCR/指向/版面统一成坐标 token,CVPR 2026。GroundingPI 测评集更大(34 个),多了机器人和驾驶下游验证;Shilong Liu 两边都有渊源
Grounding DINO / DINO-X开源 / API2023-03 / 2024-1110,734 star / 1,426 star传统检测架构(回归框),不是生成式 VLM,速度快,生态成熟
Meta SAM 3开源202512,221 star偏分割,概念提示。GroundingPI 只出点和框
Qwen3-VL / GPT-6 Astra 等通用 VLM开源 / 大厂功能—Qwen3-VL 20,170 star通用多模态模型,定位只是能力之一。GroundingPI 的卖点就是 4B 小模型在 34 项 grounding 上的平均分超过 GPT-6 Astra(73.68 vs 71.54,团队自评)
Molmo(指向)开源2024-12945 star只做指向,通用模型
UI-TARS 等 GUI agent 模型开源2025-0111,681 star专攻 GUI;GroundingPI 把 GUI 定位当 11 类能力里的一类

赛道很挤:NVIDIA、IDEA、Meta、阿里都有同类开源模型,而且规模比它大一到两个数量级。GroundingPI 主张的位置是「给 VLA / 世界动作模型当感知骨干」,这在开源 grounding 模型里比较少见(RoboTwin 2.0 的 4 个 OOD 设置全部第一;RoboCasa-GR1 用 50% 演示数据就超过基线用 75% 的效果,项目页)。

3. 用户从哪来(增长手段)

  1. arXiv + Hugging Face 每日论文(主渠道,已证实):10-13 上 HF Daily Papers,拿到当天第一。@HuggingPapers(2.2 万粉)10-13 发帖,61 赞、6,170 浏览;HF 员工 @AdinaYakup 10-14 发帖「3 open models from GroundingPI」,34 赞、1,951 浏览;@AINativeF 的论文日报也收了。对应 star 单日最高 +39(10-15)。
  2. 中文技术自媒体(已证实):10-14「具身智能之心」公众号报道,README 里挂着链接(正文被微信验证码拦住,没读到)。权重同时上了 ModelScope。
  3. 小鹏官方公关(第二波,已证实):2026-11-04 小鹏官网发新闻稿;@XPENG_Global(43 万粉)当天的推文 794 赞、43 转、51.4 万浏览;CnEVPost、新浪、搜狐、腾讯新闻、凤凰、钛媒体、网易同日报道,标题统一打「4B 小模型超过 GPT-6 Astra」;科技博主 John Koetsier(4 万粉)跟发,154 赞、7,294 浏览;Reddit r/Xpeng 有转帖。对应 11-05 +19、11-06 +33,star 增速重新抬头,和数据卡说的「近 7 天加速」吻合。
  4. 生态集成(已证实):X-AnyLabeling(10,901 star 的标注工具)已经出了 GroundingPI / GroundAnything 的示例页,README 里也写了 JSONL 批量标注流程,冲着「拿它自动标数据」的用户去。
  5. 作者网络(推断):26 位作者、8 家机构,里面有 Grounding DINO 的作者,学术圈的自然转发不小;但 x-radar 本地语料没收到相关推文,未核实。
  6. 没找到 HN 讨论(我们的 hackernews 库查不到),也没有广告或达人投放。

4. 为什么跑出来

  • 背书强:小鹏(上市车企,主推物理 AI)+ 北大/港大/伯克利/普林斯顿,加上 Grounding DINO 作者,学术和产业两头都有信用。
  • 标题好传:「4B 打赢 GPT-6 Astra」「34 个 benchmark SOTA」,媒体和 X 很容易转。
  • 踩上热点:2026 年具身智能、VLA 是最热的方向,「感知优先、不用动作标签」这个说法和「VLA 缺数据」的痛点对得上。
  • 开源交付完整:权重(HF + ModelScope)、vLLM 部署、OpenAI 兼容 API、批量标注、34 项评测脚本、中英文 README、在线 demo 一次给齐。
  • 两段式发布:9-30 论文和权重先出,10-13 冲 HF 每日论文榜,11-04 公司正式公关。两波关注分开吃,star 曲线有两个台阶。

5. 差异化

定位不是「又一个检测模型」,而是「给物理智能当感知骨干」:除了 34 项 grounding 平均分最高,还拿机器人操作(RoboTwin 2.0、RoboCasa-GR1)和自动驾驶(nuScenes L2 0.296m)验证了下游迁移和数据效率。这一点在 Rex-Omni、LocateAnything 等同类里少见,也是媒体报道的主线。但关注度主要来自背书和公关;差异化给公关提供了讲法,真实使用量很小:HF 下载 1.3k,而 LocateAnything 是 22 万;fork 只有 14。所以「差异化是它跑出来的原因」只说对了一半,准确说是差异化让公关有故事可讲,背书和渠道带来了 star。

6. 能见度与跟风

  • 能见度:收入不适用;已被广泛报道。小鹏官方 X 51 万浏览,国内外十来家媒体(CnEVPost、新浪、腾讯、钛媒体等)报道,HF 每日论文第一。
  • 跟风:暂时没有同类抄的项目。只有个人开发者 kongzhuww 在 10-25 做了非官方 MLX(Apple Silicon)移植和一个「拒识研究」仓库,各 1 star,属于衍生,不算竞争。

7. 可借鉴

  • 「论文 → HF Daily Papers 冲榜 → 公司公关」的分段发布,每一段单独拿一波关注。
  • 拿「小模型在某个细分维度打赢最新大厂旗舰」做标题。
  • 开源交付做全(OpenAI 兼容 API、批量标注、demo、中英 README、ModelScope 同步),顺手接进 X-AnyLabeling 这类高 star 工具当分发入口。
  • 对小产品的启示:「自动标注 / 机器人感知」可以接这个模型做下游工具,比如本地化 / Mac 端移植、标注 SaaS。现在有人在做,但只是零星尝试(MLX 移植 1 star)。

8. 不确定

  • benchmark 成绩是团队自评,没有独立复现;「超过 GPT-6 Astra」只限这 34 项感知基准(新闻稿自己也这么说)。
  • 实际使用量很小,推理门槛高(要 B/H 系列卡或 PPU、定制 Transformers),star 能不能变成真实采用还看不出来。
  • 「具身智能之心」报道的阅读量没读到;小鹏在国内(微博、视频号)的传播量未核实。

出处

文章由 AI 根据公开数据和我们每天采集的数据写成,数字带出处,推断已标明