/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Опубликована
4 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

JiRackNative_3b

CMSManhattan
Языковая модельИзображение, текст → action

Экспериментальная трёхмиллиардная модель JiRack на архитектуре TernaryTransformer, обучаемая для мультимодального рассуждения и роботизированного управления.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

JiRack Robotics описывает JiRackNative_3b как трёхмиллиардную модель на архитектуре TernaryTransformer, находящуюся на этапе предварительного обучения. Для токенизации используется JiRack Pro Tokenizer с размером словаря 128 тысяч токенов и специальными токенами роботизированных действий; в карточке заявлена поддержка 347 языковых вариантов Википедии.

Модель разрабатывается для робототехнических сценариев: управления в реальном времени, мультимодальных рассуждений с текстом, изображениями и токенами действий, а также развёртывания на периферийных устройствах. README приводит показатели промежуточного шага обучения, но не сообщает результаты оценки готовой модели. Репозиторий содержит веса PyTorch и датасет предварительного обучения CMSManhattan/JiRack-Pretrain-Dataset. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • разработка политик управления роботами в реальном времени
  • мультимодальное рассуждение для робототехнических задач
  • обработка токенов действий в роботизированных системах
  • исследование ternary-архитектур для периферийного развёртывания

Ограничения

Это незавершённый чекпойнт на этапе предварительного обучения; в карточке нет результатов оценки готовой модели. Лицензия обозначена как other, а условия использования не раскрыты.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

JiRack Robotics - TernaryTransformer3B (Pre-training Phase)

JiRack Robotics has officially kicked off the multi-shard pre-training phase for its latest 3B parameter robotics model.

Running under the JiRackTrain pipeline on the enterprise infrastructure cluster (root@jirack1), the training initializes the next-generation TernaryTransformer3B architecture, tightly coupled with the advanced JiRack Pro Tokenizer.

Model Details

  • Model Name: TernaryTransformer3B (3 Billion Parameters)
  • Architecture: TernaryTransformer (custom ternary bit-response logic)
  • Tokenizer: JiRack Pro Tokenizer (128K) — 347 active language editions of Wikipedia + specialized robotic action tokens
  • Pre-training Dataset: JiRack-Pretrain-Dataset

Key Metrics (Step ~838/1000 on Shard 7) on Blackwell 96 Gb VRAM

  • Iteration Speed: 2.36s/it (network tensor loading)
  • Current Loss: 1.2665
  • Moving Average Loss: 1.6637
  • Perplexity (PPL): ppl=5.3
[Shard 8/100] jirack_pretrain_chunk_7.pt
Training jirack_pretrain_chunk_7.pt:  83%|█████▊ | 208/250 [08:09<01:38,  2.36s/it, loss=1.2665, avg_loss=1.6637, ppl=5.3, lr=2.00e-04]
[0] 0:python3*                                                                                  "mc [root@809e0ca1a59e" 19:45 04-Jul-26

Engineers anticipate a steep drop in the perplexity curve within the first 250 iterations of Shard 1 as the ternary weights align with the tokenizer's token distributions.

Intended Use

This foundational model is being developed specifically for robotics applications:

  • Real-time control policies
  • Multimodal reasoning (text + vision + action tokens)
  • Edge deployment with ternary efficiency
  • Low-latency physical interaction loops

Monitoring & Updates

Training is actively progressing across all 7 shards. Follow this repository or the linked tokenizer/dataset cards for checkpoint releases, evaluation results, and fine-tuned robotic variants.

Stay tuned — the ternary robotics revolution is just getting started! 🚀

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов
6e42e9d

0 моделей

    Создать бенчмарк