Характеристики

Базовая модель: MolmoAct2
Библиотека: lerobot
Опубликована: 7 июл 2026

Ссылки

molmoact2_eyedrops_basket_quantile_norm_fix_25k

Языковая модельИзображение, текст → action3 профессии

Дообученная на данных SO101 модель MolmoAct2 для управления роботом при выполнении задачи с корзиной для глазных капель.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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 дообученная модель MolmoAct2, опубликованная pravsels и предназначенная для управления роботом SO101 при выполнении задачи eyedrops_basket по визуальным наблюдениям и инструкциям. Дообучение выполнено только для action expert на данных SO101; указаны базовый чекпойнт allenai/MolmoAct2, датасет pravsels/object_top_shelf_reset_remote и 25 000 шагов обучения. Весовой файл представлен в формате safetensors.

Модель рассчитана на узкий сценарий манипуляций с корзиной для глазных капель. MolmoAct2 — vision-language-action модель Ai2, адаптируемая для управления конкретным роботом по изображению и языковой инструкции. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

управление роботом SO101 при работе с корзиной для глазных капель
выполнение обученного сценария манипуляции по визуальным наблюдениям
адаптация управления роботом к задаче eyedrops_basket

Ограничения

Дообучение ориентировано на конкретный сценарий eyedrops_basket и данные SO101, поэтому применимость к другим роботам и задачам не подтверждена. Данные не сообщают о тестировании, лицензии или языках инструкций.

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.10Отраслевые задачиДом, личная жизнь, уход и повседневные задачиAI помогает помогать человеку планировать повседневные дела и безопасно управлять домашней средой.30 задач962модели II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

molmoact2_eyedrops_basket_quantile_norm_fix_25k

Fine-tuned MolmoAct2 (action-expert-only) for eyedrops_basket on SO101 data.


Policy	MolmoAct2 (`policy.type=molmoact2`)
Init checkpoint	allenai/MolmoAct2
Dataset	pravsels/object_top_shelf_reset_remote
Task	`eyedrops_basket`
Action dim	6 (single-arm)
Cameras	`top`, `wrist`, `front`
Training	25k steps, QUANTILES norm, freeze, batch 32 global, Isambard GH200
Prior HF repo	pravsels/molmoact2_eyedrops_basket
W&B project	molmoact2_eyedrops_basket_quantile_norm_fix_25k
W&B run	eg3mj3si

Checkpoints

The checkpoint (local step 025000, 25k training steps) lives at the repository root for direct loading.

Verification

| Checkpoint step | 025000 | | Source path | checkpoints/025000/pretrained_model/ | | model.safetensors | 10,884,573,720 bytes, sha256 b23755fc6e107e6e592115d3d9a4b6f1ca79aad862c5985d6e180b9746c2234b | | policy_preprocessor.json | 2,495 bytes, sha256 e7c8b8293cb0265a01f83278033272efcb21b4c7bfb031cfbd683ed74ee7b139 | | policy_postprocessor.json | 757 bytes, sha256 6dbed1e1ec69e8c50f3a04c1f144a54231e3ef508f15fd7896ead43ea645b033 | | train_config.json | 8,269 bytes, sha256 7208060f3f818568e2511c05535acfeca37c14b40583907c11bed8708206d9e2 |

Verify after download:

sha256sum model.safetensors
# expected: b23755fc6e107e6e592115d3d9a4b6f1ca79aad862c5985d6e180b9746c2234b

Usage

from lerobot.policies.molmoact2.modeling_molmoact2 import MolmoAct2Policy
policy = MolmoAct2Policy.from_pretrained("pravsels/molmoact2_eyedrops_basket_quantile_norm_fix_25k")

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: 5739a02