Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: GR00T-N1.7-3B
Библиотека: lerobot
Опубликована: 20 июл 2026

Ссылки

groot-n1.7-molmoact-yam

Языковая модельИзображение, текст → action3 профессии

Дообученная на бимануальном наборе YAM модель GR00T N1.7 преобразует наблюдения с трёх камер в команды суставам и захватам робота.

15скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены20 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

Это частично дообученная модель GR00T N1.7, опубликованная пользователем helen9975 на Hugging Face. Она предназначена для управления бимануальными манипуляциями робота YAM по данным набора MolmoAct2-BimanualYAM-Dataset. Модель использует три камеры — верхнюю, левую и правую; на выходе формирует 14-мерные действия, включающие абсолютные положения суставов и команды захватам. Дообучались projector и diffusion-компонент, а языковая и визуальная части были заморожены.

Модель рассчитана на запуск через LeRobot. В README приведён результат открытого теста на двух отложенных эпизодах: MSE 0,00160 и MAE 0,0244; это ограниченная проверка, поэтому метрики не гарантируют качество на других задачах или роботах. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

управление бимануальными манипуляциями робота YAM
предсказание положений суставов и команд захватам по изображениям с камер
воспроизведение обученных роботизированных действий через LeRobot

Ограничения

Оценка приведена только для двух отложенных эпизодов в открытом тесте; переносимость на другие задачи и роботов не подтверждена. Модель обучена для конфигурации с тремя камерами и 14-мерным пространством действий.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели IV.10Отраслевые задачиДом, личная жизнь, уход и повседневные задачиAI помогает помогать человеку планировать повседневные дела и безопасно управлять домашней средой.30 задач962модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GR00T N1.7 MolmoAct2 BimanualYAM

Partial fine-tune of GR00T N1.7 on the MolmoAct2-BimanualYAM-Dataset (3 cameras: top → left → right). Projector + diffusion trainable; LLM/vision frozen.

Checkpoint details

Setting	Value
Training step	30000
Cameras	top, left, right
Action dim	14 (absolute joints + grippers)
Chunk size	16
Embodiment	new_embodiment
Base model	nvidia/GR00T-N1.7-3B
Gripper range	[0, 1] (continuous)

Usage (LeRobot)

from lerobot.policies.groot.modeling_groot import GrootPolicy
from lerobot.policies.factory import make_pre_post_processors

ckpt = "helen9975/groot-n1.7-molmoact-yam"
policy = GrootPolicy.from_pretrained(ckpt)
preprocessor, postprocessor = make_pre_post_processors(policy.config, pretrained_path=ckpt)

Open-loop smoke (2 held-out episodes, stride 30, reset-each-step)

MSE: 0.00160
MAE: 0.0244

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: 384ed60