Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

molmoact2_tool_removal_quantile_norm_fix_25k

pravsels

Языковая модельИзображение, текст → action3 профессии

Дообученная MolmoAct2 для управления роботом SO101 при удалении инструмента по визуальным наблюдениям.

12скачиваний 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 от Ai2 для управления роботом SO101 при выполнении задачи удаления инструмента (tool_removal). Модель основана на чекпойнте allenai/MolmoAct2 и обучена на данных villekuosmanen/armnetbench_tool_removal; опубликован чекпойнт после 25 000 шагов обучения.

MolmoAct2 относится к классу vision-language-action моделей: она использует визуальные наблюдения и языковые инструкции для управления действиями робота. Эта версия адаптирована под конкретную задачу и данные SO101. В репозитории указаны веса в формате safetensors и библиотека LeRobot.

Модель предназначена для роботизированного выполнения задачи удаления инструмента в соответствующей конфигурации SO101. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования следует сверить с базовой моделью и датасетом перед применением.

Сценарии применения

выполнение задачи удаления инструмента роботом SO101
дообучение политики управления SO101 на данных ArmNetBench
исследование визуально-языкового управления манипулятором

Ограничения

Модель специализирована на задаче tool_removal и данных SO101; перенос на другие роботы или задачи не подтверждён. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

molmoact2_tool_removal_quantile_norm_fix_25k

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


Policy	MolmoAct2 (`policy.type=molmoact2`)
Init checkpoint	allenai/MolmoAct2
Dataset	villekuosmanen/armnetbench_tool_removal
Task	`tool_removal`
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_tool_removal
W&B project	molmoact2_tool_removal_quantile_norm_fix_25k
W&B run	iq9mxnpc

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 81df19054a6fde891b52eba8d9da5eedb7dc3e015ae77cd24811bd30f9ed10f7 | | policy_preprocessor.json | 2,495 bytes, sha256 e7c8b8293cb0265a01f83278033272efcb21b4c7bfb031cfbd683ed74ee7b139 | | policy_postprocessor.json | 757 bytes, sha256 6dbed1e1ec69e8c50f3a04c1f144a54231e3ef508f15fd7896ead43ea645b033 | | train_config.json | 8,261 bytes, sha256 08931229e1a28e0ab0d111bac15c5d92ff870540c7e9e3dd1d300aec6089ea28 |

Verify after download:

sha256sum model.safetensors
# expected: 81df19054a6fde891b52eba8d9da5eedb7dc3e015ae77cd24811bd30f9ed10f7

Usage

from lerobot.policies.molmoact2.modeling_molmoact2 import MolmoAct2Policy
policy = MolmoAct2Policy.from_pretrained("pravsels/molmoact2_tool_removal_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: a098dce