Роботы

OpenVLA

Первая крупная открытая модель «зрение-язык-действие»: робот-манипулятор выполняет команды вроде «положи яблоко в миску». OFT ускоряет её в разы.

Разработчик: Стэнфорд, Беркли и партнёры, США
Первый выпуск: июн 2024
Последний выпуск: фев 2025
Размеры: 7B
Лицензия: Можно в коммерциюMIT
Запуск: Через свой серверНужна видеокарта
Сферы: Производство и склад, Наука

Поставить на свой сервер Hugging Face GitHub

Какие задачи решает

Управление манипулятором по текстовой команде
Пилоты по роботизации простых операций
Основа для дообучения под свой робот

Где применяется

ПроизводствоСклады и логистикаИсследовательские лаборатории

Требования к железу

НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии

нет версий

1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии

подходит

КластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии

нет версий

Версии

фев 2025OpenVLA-OFT
июн 2024OpenVLA

Как запустить

На своём сервереВеса скачиваются с Hugging Face, запуск — через vLLM (нагрузка и API) или llama.cpp (скромное железо). Так модель работает в закрытом контуре, без оплаты за запросы.Hugging Face

Сколько нужно железаПосчитайте видеопамять под нужный размер модели, контекст и число одновременных запросов.Открыть калькулятор железа

Ставлю и настраиваю под ключ: подберу размер модели, разверну на вашем сервере, подключу к вашим системам.

Частые вопросы

Можно ли использовать OpenVLA в коммерческом проекте?

Да. Лицензия: MIT. Это разрешает коммерческое использование, но перед запуском лицензию всё равно стоит показать юристу.

Какое железо нужно для OpenVLA?

Минимум: Одна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии. Без видеокарты модель практически не работает. Точный объём видеопамяти под ваш размер модели и контекст можно посчитать в калькуляторе железа.

Поддерживает ли OpenVLA русский язык?

Для этой модели язык не важен: она работает не с текстом.

Где скачать OpenVLA и сколько это стоит?

Веса OpenVLA лежат в открытом доступе и скачиваются бесплатно. Платить нужно только за железо, на котором модель работает, и за настройку. Ссылки на первоисточник — в конце страницы.

Как внедряю у заказчика

ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.