/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
llava · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
2 июл 2026

streamvln-satnav-continue-1ep-f32h8s4-lr2e-5

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная для SatNav модель StreamVLN предсказывает навигационные действия по языковой инструкции и последовательности спутниковых RGB-наблюдений.

47скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 сен 2026

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Eku127/streamvln-satnav-continue-1ep-f32h8s4-lr2e-5 — модель StreamVLN, адаптированная для SatNav, платформы навигации по спутниковым картам; автор отдельной версии в README не назван. Она принимает языковую инструкцию и поток RGB-наблюдений и предназначена для предсказания действий в навигационной задаче. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру LLaVA с классом StreamVLNForCausalLM и контекстом 32 768 токенов. Контекст обучения включает 32 кадра, 8 выборок истории и 4 будущих действия.

Чекпойнт получен полным дообучением в течение одной эпохи на офлайн-траекториях SatNav-v0.1 от модели mengwei0427/StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3. Предназначен для интеграции StreamVLN в SatNav и включён в SatNav Baseline Model Zoo. Лицензия — CC BY-NC-SA 4.0, предусматривающая некоммерческое использование с сохранением условий атрибуции и распространения на тех же условиях.

Сценарии применения

  • предсказание действий для навигации по спутниковой карте
  • выполнение текстовых инструкций на основе потока RGB-наблюдений
  • оценка навигационных траекторий в SatNav
  • эксперименты с непрерывной навигацией по спутниковым изображениям

Ограничения

Модель предназначена для интеграции с SatNav; README не описывает поддержку других платформ и сценариев. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 ограничивает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

StreamVLN for SatNav — Navigation-pretrained initialization

This checkpoint is designed for use with SatNav, the continuous-state vision-and-language navigation platform for satellite maps. The SatNav StreamVLN integration uses it to predict actions from a language instruction and a streaming history of RGB observations.

Model

  • Starting checkpoint: mengwei0427/StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3
  • Training data: SatNav-v0.1 offline trajectories
  • Training: 1 epoch, full-parameter fine-tuning, learning rate 2e-5
  • Context: 32 frames, 8 history samples, 4 future actions

Repository name

  • streamvln-satnav: StreamVLN adapted to SatNav
  • continue: navigation-pretrained initialization from the StreamVLN checkpoint
  • 1ep: trained for one epoch
  • f32h8s4: uses 32 frames, eight history samples, and four future actions
  • lr2e-5: uses a learning rate of 2e-5

Reference Results

Results reported in the SatNav paper, baseline comparison, row StreamVLN (navigation-pretrained).

SR, SPL, and OS are percentages. NE is measured in meters. Steps is the average number of executed environment actions, including turns and stop.

SplitSR (%)SPL (%)OS (%)NE (m)Steps
Test Seen (val_seen)67.366.874.647.4752.11
Test Unseen (val_unseen)58.457.868.386.6361.19

Usage

Use this checkpoint with the SatNav StreamVLN integration. It is also listed in the SatNav Baseline Model Zoo.

License

The checkpoint is released under CC BY-NC-SA 4.0. StreamVLN, SatNav, model components, and datasets remain subject to their respective terms.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
StreamVLNForCausalLM
Ревизия весов
8a079ee

0 моделей