近日，英伟达旗下GEAR研究实验室正式开源其开放数据引擎Flora。该系统基于三个微调的Qwen3.5模型构建，旨在为机器人视频训练提供高效的文本标注与评分支持。Flora能够涵盖动作边界检测、逐步执行评分及任务成功判断三大核心标签类型，内部集成了动作分割模型与奖励模型Flora-Rewarder，在降低成本的同时提升了对中途错误和细节动作的捕捉能力。据英伟达估算，Flora的标注成本约为每小时0.72美元，相较于GPT-6Astra的约88.50美元，成本大幅降低最高达125倍。在实际效能上，其在动作边界检测和过程错误识别方面表现优异，并在人类录像及部分基准测试中领先，不过在纯描述准确率和部分机器人视频表现上仍逊于GPT-6Astra。该模型已在Hugging Face上线，并在英伟达内部日均处理高达20万小时的视频标注。此举填补了开源机器人数据管道的空白，巩固了英伟达从硬件、仿真到人工智能模型全链路覆盖的产业战略。