Языковая модельИзображение, текст → action3 профессии
Глобальная федеративно дообученная VLA-модель для управления роботом SO-101 при укладывании кубиков по изображениям, состоянию робота и языковым инструкциям.
14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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
DecentVLA/pi05_cubestack_fl_3client — глобальная VLA-модель для управления роботом SO-101 при укладывании кубиков. Разработана в проекте decent-vla и получена полным дообучением lerobot/pi05_base с федеративным усреднением FedAvg по трём клиентам; обучение включало 30 раундов по 250 локальных шагов на клиенте. Клиенты обучались на разных парах цветов кубиков, поэтому модель предназначена для проверки федеративного обучения на неоднородных данных.
Модель принимает изображения с камер у основания и на левом запястье, состояние робота и языковую инструкцию и выдаёт действия управления роботом. Экспортирована в формате LeRobot с переносимым токенизатором и 6-мерными действиями и состоянием. Доступна по лицензии Apache-2.0.
Модель специализирована на задаче укладывания кубиков и не заявлена как универсальный контроллер. В описании исследования отмечено, что результат FedAvg сопоставляется с централизованным верхним ориентиром и локальными моделями, но численные оценки качества не приведены.
Сценарии применения
управление SO-101 при укладывании цветных кубиков
выполнение языковых инструкций для манипуляции кубиками
оценка FedAvg на робототехнических данных с разными распределениями цветов
сравнение федеративного обучения с централизованным обучением и локальными моделями
Ограничения
Модель специализирована на укладывании кубиков на SO-101 и обучена на данных с ограниченными парами цветов; обобщение на другие объекты, роботов и инструкции не заявлено. Количественные результаты качества в карточке не приведены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Federated global model: FedAvg over 3 color-pair clients, 30 rounds x 250 local steps, full fine-tune. Shared pooled-6-repo normalizer. The FL method point vs the centralized ceiling and the local-only floor.
lerobot-native export (portable tokenizer, real 6-D action/state; --policy.compile_model=false).
SO-101 CubeStack, cameras base_0_rgb/left_wrist_0_rgb. Trained on Isambard-AI (GH200)
with decent-vla. Part of the 3-client pi0.5
CubeStack federated study (color-pair non-IID: c0=harry Green/Orange, c1=zhekai Green/Blue,
c2=kevin Orange/Blue; each client blind to the 3rd color).
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
СпособСтатусЦена
GPU в ailist
Универсальный рантайм · lerobot
Нельзя запустить
Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.