Характеристики

Базовая модель: pi05_base
Библиотека: lerobot
Опубликована: 8 сен 2026

Ссылки

pi0_5_rmbench_taco_b64_60k

Языковая модельИзображение, текст → action

Дообученная vision-language-action политика Pi0.5 для управления роботом в симулируемых настольных задачах RMBench по изображениям, состоянию робота и тексту подзадачи.

39скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 сен 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

pi0_5_rmbench_taco_b64_60k — низкоуровневая политика для робототехники, разработанная дообучением lerobot/pi05_base на демонстрациях RMBench-taco-gemini. Модель предназначена для управления роботом в девяти симулируемых задачах на настольной поверхности; обучение выполнено за 60 000 шагов с размером батча 64, опубликован финальный чекпойнт.

Архитектура Pi0.5 принимает изображения с головной и запястных камер, проприоцептивные данные и текст текущей подзадачи. Предусмотрен слот ключевого кадра для извлечённого прошлого изображения, когда оно требуется меткой подзадачи; веса представлены в safetensors и работают с библиотекой LeRobot. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

управление роботом в симулируемых настольных задачах
выполнение подзадач по изображению с нескольких камер
предсказание действий робота на основе проприоцепции и текстовой инструкции

Ограничения

Модель обучена для девяти симулируемых задач RMBench и её применимость к другим задачам или реальным роботам не установлена. Для загрузки конфигурации требуют указать доступные локальные копии базовой модели и токенизатора.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

pi0_5_rmbench_taco_b64_60k

Low-level policy for RMBench (9 simulated tabletop tasks), fine-tuned from lerobot/pi05_base on Myungkyu/RMBench-taco-gemini — RMBench demonstrations with dense subtask labels from the task-specific context (offline annotation).

Architecture: Pi0.5 (three camera views + one keyframe slot, memory-content convention full_frame_v1)
Optimizer batch 64, 60000 steps, final checkpoint
Inputs: head + left/right wrist images, proprioception, the current subtask text; the keyframe slot takes a retrieved past frame when the label calls for one

Configs reference the base backbone / tokenizer by hub id or by the training site's local path — point them at your local copies before loading.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · lerobot

Нельзя запустить

Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов: 183b0d1