/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Размер весов
5,6 ГБ
Архитектура
go1 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
4 сен 2025

GO-1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GO-1 — предварительно обученная зрительно-языковая модель для робототехники, предназначенная для понимания сцен и работы в сценариях управления роботами.

125скачиваний за 30 дней21лайквеса обновлены21 сен 2025

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

GO-1 — предварительно обученная фундаментальная модель для робототехники, разработанная командой AgiBot-World на данных AgiBot World Dataset. Это модель типа Vision-Language-Action на основе InternVL 2.5-2B; репозиторий содержит веса в формате safetensors и поддерживает загрузку через Transformers.

Модель предназначена для роботизированных сценариев, где требуется совместно использовать визуальную и языковую информацию и формировать действия. Опубликованная версия является предварительно обученной; для симуляционных бенчмарков или пользовательских наборов данных авторы предлагают дообучение. Карточка также указывает возможности чата и задачи извлечения признаков.

Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 разрешает использование на условиях указания авторства, распространения производных материалов на тех же условиях и некоммерческого применения. В карточке не приведены конкретные характеристики выходных действий, поддерживаемые языки и ограничения по роботизированному оборудованию.

Сценарии применения

  • предварительное обучение моделей для роботизированных задач
  • дообучение для бенчмарков робототехники в симуляции
  • адаптация к пользовательским наборам данных для роботов
  • извлечение признаков из зрительно-языковых входов
  • чатовое взаимодействие с моделью в робототехническом сценарии

Ограничения

Опубликована предварительно обученная версия, и для конкретных симуляционных или пользовательских задач может потребоваться дообучение. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC-SA 4.0, которая 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

GO-1

GO-1 is our robotic foundation model pretrained on AgiBot World Dataset.

Please refer to our project page, github repo and paper for more details.

Model Details

Model Description

  • Developed by: Team AgiBot-World
  • Model type: Vision-Language-Action model
  • License: CC BY-NC-SA 4.0
  • Vision Language Model: InternVL 2.5-2B
  • Pre-training Dataset: AgiBot World Dataset

Model Sources

Uses

This is the pre-trained GO-1 model. For fine-tuning on simulation benchmarks or your customized dataset, please visit our github repo.

Citation

  • Please consider citing our work if it helps your research.
  • For the full authorship and detailed contributions, please refer to contributions.
  • In alphabetical order by surname:
@article{bu2025agibot,
  title={Agibot world colosseo: A large-scale manipulation platform for scalable and intelligent embodied systems},
  author={Bu, Qingwen and Cai, Jisong and Chen, Li and Cui, Xiuqi and Ding, Yan and Feng, Siyuan and Gao, Shenyuan and He, Xindong and Huang, Xu and Jiang, Shu and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2503.06669},
  year={2025}
}

@inproceedings{bu2025agibot,
  title={Agibot world colosseo: A large-scale manipulation platform for scalable and intelligent embodied systems},
  author={Bu, Qingwen and Cai, Jisong and Chen, Li and Cui, Xiuqi and Ding, Yan and Feng, Siyuan and He, Xindong and Huang, Xu and others},
  booktitle={2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)},
  year={2025},
  organization={IEEE}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
GO1Model
Ревизия весов
0bc37be

0 моделей