Характеристики

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

Ссылки

molmoact2_transfer_cube_quantile_norm_fix_25k

Языковая модельИзображение, текст → action

Дообученная на данных SO101 модель MolmoAct2 для управления роботом при переносе кубика по визуальным наблюдениям и инструкциям.

8скачиваний 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 vision-language-action модель MolmoAct2 от pravsels для управления роботом при выполнении задачи transfer_cube. Модель обучена с настройкой action-expert-only на данных SO101 из набора villekuosmanen/armnetbench_transfer_cube; опубликованный чекпойнт соответствует шагу обучения 25 000. Базовая модель — allenai/MolmoAct2, разработанная Ai2 для адаптации управления роботами по визуальным наблюдениям и языковым инструкциям.

Модель предназначена для переноса кубика в экспериментальной робототехнической задаче. Она принимает визуальные наблюдения и языковые инструкции, а выдаёт действия для управления роботом. Репозиторий использует библиотеку LeRobot и содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

управление роботом SO101 при переносе кубика
обучение и проверка VLA-политики на задаче transfer_cube
выполнение манипуляций с кубиком по визуальным наблюдениям

Ограничения

Дообучение описано для конкретной задачи transfer_cube и данных SO101, поэтому перенос на другие роботы и сценарии не подтверждён. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

molmoact2_transfer_cube_quantile_norm_fix_25k

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


Policy	MolmoAct2 (`policy.type=molmoact2`)
Init checkpoint	allenai/MolmoAct2
Dataset	villekuosmanen/armnetbench_transfer_cube
Task	`transfer_cube`
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_transfer_cube
W&B project	molmoact2_transfer_cube_quantile_norm_fix_25k
W&B run	skd3uk47

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 e577aac40c49a0783a6ff3b7b063d94408b4a48ee32d8117107ef25960b1ee73 | | policy_preprocessor.json | 2,523 bytes, sha256 aac2ee4e61c26a5322c9b3e2f727ce060c90071e012185d9f39cceb2d43ea04a | | policy_postprocessor.json | 758 bytes, sha256 8690a8e7015281571c9de7d88073b302cd03123e5f677ea582c669dbf014e7ad | | train_config.json | 8,836 bytes, sha256 99076bc43d5034125e205a7fa7078a0e706b4346beebf0acf53f1323a0f83b72 |

Verify after download:

sha256sum model.safetensors
# expected: e577aac40c49a0783a6ff3b7b063d94408b4a48ee32d8117107ef25960b1ee73

Usage

from lerobot.policies.molmoact2.modeling_molmoact2 import MolmoAct2Policy
policy = MolmoAct2Policy.from_pretrained("pravsels/molmoact2_transfer_cube_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: d495594