Характеристики

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

Ссылки

molmoact2_fold_tea_towel_quantile_norm_fix_25k

Языковая модельИзображение, текст → action3 профессии

Дообученная на данных SO101 модель MolmoAct2 предсказывает действия робота для складывания чайного полотенца по визуальным наблюдениям и языковым инструкциям.

11скачиваний 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

Модель pravsels/molmoact2_fold_tea_towel_quantile_norm_fix_25k — дообученная версия MolmoAct2 от Ai2 для управления роботом SO101 при складывании чайного полотенца. Она использует визуальные наблюдения и языковые инструкции для предсказания действий; дообучение action expert выполнено на данных villekuosmanen/armnetbench_fold_tea_towel и сохранено после 25 000 шагов обучения.

Модель предназначена для роботизированного выполнения задачи складывания полотенца в сценарии, соответствующем обучающим данным. Карточка указывает на формат safetensors и начальный чекпойнт allenai/MolmoAct2. Лицензия, точные характеристики входных камер и исполнительных команд, а также результаты оценки в README не приведены.

Сценарии применения

складывание чайного полотенца роботом SO101
управление роботом по визуальному наблюдению и языковой инструкции
эксперименты с обучением роботизированным манипуляциям на SO101

Ограничения

Дообучена для конкретной задачи складывания полотенца на данных SO101, поэтому её пригодность для других роботов, предметов и условий не подтверждена. В README нет результатов оценки и сведений о лицензии.

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_fold_tea_towel_quantile_norm_fix_25k

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


Policy	MolmoAct2 (`policy.type=molmoact2`)
Init checkpoint	allenai/MolmoAct2
Dataset	villekuosmanen/armnetbench_fold_tea_towel
Task	`fold_tea_towel`
Action dim	12 (bimanual)
Cameras	`top`, `left_wrist`, `right_wrist`
Training	25k steps, QUANTILES norm, freeze, batch 32 global, Isambard GH200
Prior HF repo	pravsels/molmoact2_fold_tea_towel
W&B project	molmoact2_fold_tea_towel_quantile_norm_fix_25k
W&B run	8daw5l83

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 e214656548e42bd69dc644d6fcca71d7c1a2a79453e24c155b0d7471948d9531 | | policy_preprocessor.json | 2,523 bytes, sha256 aac2ee4e61c26a5322c9b3e2f727ce060c90071e012185d9f39cceb2d43ea04a | | policy_postprocessor.json | 758 bytes, sha256 8690a8e7015281571c9de7d88073b302cd03123e5f677ea582c669dbf014e7ad | | train_config.json | 8,840 bytes, sha256 d76c1f2451451b9dfad253af77efd4f91bae2c0b0d8fc3d995bc6e6f823d52df |

Verify after download:

sha256sum model.safetensors
# expected: e214656548e42bd69dc644d6fcca71d7c1a2a79453e24c155b0d7471948d9531

Usage

from lerobot.policies.molmoact2.modeling_molmoact2 import MolmoAct2Policy
policy = MolmoAct2Policy.from_pretrained("pravsels/molmoact2_fold_tea_towel_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: b98215e