Характеристики

Базовая модель: MolmoAct2
Библиотека: lerobot
Опубликована: 6 июл 2026

Ссылки

molmoact2_block_stack_base_quantile_12k

Языковая модельИзображение, текст → action3 профессии

Промежуточный чекпойнт MolmoAct2, дообученный для управления роботом при складывании блоков по визуальным наблюдениям и языковым инструкциям.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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

pravsels/molmoact2_block_stack_base_quantile_12k — промежуточный чекпойнт MolmoAct2, дообученный на задаче складывания блоков для управления роботом. В README указаны обучение только action-expert части модели, набор данных villekuosmanen/armnetbench_block_stack и нормализация действий по квантилям q01/q99. Чекпойнт сохранён на шаге 12 000 в ходе обучения, рассчитанного на 30 000 шагов, и загружается через библиотеку LeRobot.

Модель предназначена для управления роботом по визуальным наблюдениям и языковым инструкциям в сценарии складывания блоков; это специализация базовой vision-language-action модели allenai/MolmoAct2. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о лицензии, точном размере, длине контекста и поддерживаемых языках для этого чекпойнта в предоставленных источниках отсутствуют.

Сценарии применения

управление роботом при складывании блоков
выполнение языковых инструкций для укладки блоков
обучение и оценка роботизированной манипуляции с блоками

Ограничения

Это промежуточный чекпойнт на шаге 12 000 из запланированных 30 000, поэтому качество может отличаться от итоговой версии. Он специализирован на задаче складывания блоков; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

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 IV.7Отраслевые задачиЦепочки поставок, склады, логистика и международная торговляAI помогает планировать сеть поставок, склады, перевозки и международное движение товаров.42 задачи392модели 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

molmoact2_block_stack_base_quantile_12k

Fine-tuned MolmoAct2 (action-expert-only) on block_stack with QUANTILES normalization (q01/q99). Intermediate checkpoint at step 12000 while 30k training continues on Isambard.


Policy	MolmoAct2 (`policy.type=molmoact2`)
Init checkpoint	allenai/MolmoAct2
Dataset	villekuosmanen/armnetbench_block_stack
Task	`block_stack`
Local run	`molmoact2_block_stack_base_quantile`
Checkpoint step	`012000` (12k / 30k target)
Normalization	QUANTILES (action + state + gripper), IDENTITY (visual)
Training	Isambard GH200, batch 64 (16/GPU x 4 DDP), bf16, no gradient checkpointing

Checkpoints

Step 012000 lives at the repository root for direct loading.

Usage

from lerobot.policies.molmoact2.modeling_molmoact2 import MolmoAct2Policy
policy = MolmoAct2Policy.from_pretrained("pravsels/molmoact2_block_stack_base_quantile_12k")

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: 2026459