/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Размер весов
15,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
openvla · dense
Опубликована
2 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

FIRe-VLA-OpenVLA-PegInsert-Sim

bhe1004
Изображение и текст → текст

Дообученная на OpenVLA роботизированная политика для установки штифта в симулируемой среде по визуальным наблюдениям и языковой задаче.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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

bhe1004/FIRe-VLA-OpenVLA-PegInsert-Sim — готовая к инференсу политика vision-language-action на базе OpenVLA, дообученная для установки штифта в симуляции. Модель принимает визуальное наблюдение и языковое описание задачи и предсказывает действия робота; в репозитории также находятся компоненты action_head, proprio_projector и LoRA-адаптер. Чекпойнт обучен на 20 000 шагах.

Модель предназначена для контактной роботизированной сборки, в частности для вставки штифта в отверстие в симулируемой среде. Использование ограничено указанным сценарием и симуляционным доменом; README не приводит результаты оценки качества или деталей поддерживаемого оборудования. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • вставка штифта в отверстие в робототехнической симуляции
  • проверка политики контактной сборки в симуляторе
  • исследование управления роботом по зрению и языковым инструкциям

Ограничения

Модель предназначена для вставки штифта в симуляции; перенос на реальные роботы и другие задачи не подтверждён. README не сообщает метрики качества.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

FIRe-VLA-OpenVLA-PegInsert-Sim

A OpenVLA vision-language-action policy fine-tuned for the Peg insertion contact-rich robotic assembly task (Sim domain), part of the FIRe model suite.

  • Framework: OpenVLA
  • Task: Peg insertion (peg_insert)
  • Domain: Sim
  • Checkpoint: inference-ready (20000 steps)

Usage

# Requires the OpenVLA-OFT codebase: https://github.com/moojink/openvla-oft
from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor

repo = "bhe1004/FIRe-VLA-OpenVLA-PegInsert-Sim"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(repo, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(repo, trust_remote_code=True)
# OFT extras bundled in the repo: action_head, proprio_projector,
# lora_adapter, dataset_statistics.json

Related

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

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

Класс архитектуры
OpenVLAForActionPrediction
Ревизия весов
b2724ec

0 моделей

    Создать бенчмарк