# DroneCATS 2B: NAVER опубликовала модель, предлагающую действия дрону по кадру

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/dronecats-2b-local-drone-action-research/

NAVER опубликовала веса DroneCATS-Cosmos3-Edge-2B: по кадру и текстовой задаче модель предлагает движение или поворот дрона. Это исследовательский выпуск, а не безопасный автопилот: препятствия она не обходит, код полётной системы и тестовый набор ещё не опубликованы.

16 октября 2026 года команда NAVER опубликовала веса **DroneCATS-Cosmos3-Edge-2B** — исследовательской модели, которая по кадру с камеры и текстовой задаче предлагает следующий шаг для дрона. Например, на запрос «приблизиться к объекту» она возвращает команду движения в структурированном виде. Это не готовый автопилот: модель не обходит препятствия, а код полётной системы и набор тестов авторы ещё не выпустили. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

## Что именно выпустили?

На Hugging Face доступен пакет с весами, настройками и примером загрузки через Transformers. Веса — это данные обученной модели; программа для их использования устанавливается отдельно. Репозиторий появился 16 октября, а команда в тот же день добавила ссылку на него в официальный проект. Это адаптация NVIDIA Cosmos3-Edge для выбора действия дрона, а не новая универсальная модель для переписки. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2) [s3](#src-s3)

Модель получает **один кадр и текстовую инструкцию**. В зависимости от сцены она может предложить движение к точке, поворот, паузу для нового шага или завершение задачи. Координаты точки в ответе задаются в шкале изображения, а для расстояния требуется учитывать параметры конкретной камеры. Для следующего шага нужен свежий кадр: само по себе однократное обращение к модели не управляет полётом. [s1](#src-s1)

## Что это меняет для локального ИИ?

Исследователь может скачать веса и изучить принятие решений на собственном компьютере вместо обращения к удалённой модели через API. Показанный авторами пример использует Python, Transformers и изображение с камеры DJI Tello; **Modelium не запускал эту модель**, не измерял скорость и не подтверждал требования к памяти. Размер загружаемых весов нельзя считать минимальной оперативной или видеопамятью. Для обычного пользователя это пока исследовательский выпуск, а не программа «установил и полетел». [s1](#src-s1) [s3](#src-s3)

Авторы сообщили, что в их испытании на реальном дроне обученная модель выполнила **55% задач**: по пять попыток на каждую из четырёх задач. В симуляции средний результат этой же модели — **31,2%**; методика там другая: 20 эпизодов на задачу, каждый повторяли дважды. Это **результаты авторов**, а не независимый тест Modelium. Не следует переносить эти проценты на другой дрон, помещение или задачу. [s2](#src-s2) [s4](#src-s4)

## Почему нельзя сразу доверить ей полёт?

Карточка модели предупреждает: она предлагает команды, но не распознаёт и не обходит препятствия. Для безопасного управления нужен отдельный контур проверки команд, а также настройки камеры и управления конкретным аппаратом. Авторы пока отметили код и сам бенчмарк как будущие публикации — воспроизвести их полный эксперимент по опубликованному репозиторию нельзя. Не испытывайте такие команды на реальном аппарате без самостоятельной системы безопасности и контроля человека. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

Веса опубликованы с текстом **OpenMDW-1.1**; у исходной модели NVIDIA в карточке указана та же лицензия, а нынешний код NVIDIA тоже содержит OpenMDW-1.1. Это не означает, что весь будущий код DroneCATS уже опубликован или что оценка независима. При распространении материалов лицензия требует сохранить её текст и уведомления; права на чужие данные и изображения остаются отдельным вопросом. [s5](#src-s5) [s6](#src-s6) [s7](#src-s7)

**Следующий шаг:** если вам нужна модель для обычных домашних задач, начните с [подбора локальной модели для своего сценария](/modeli/), а DroneCATS рассматривайте как исследование управления по изображению, не как инструкцию к полёту.

## Источники

1. [NAVER DroneCATS model card, pinned revision b4c1f41d](https://huggingface.co/naver-ai/DroneCATS-Cosmos3-Edge-2B/blob/b4c1f41d8f3da5a989825838b22f685317c08492/README.md) — получено 2026-10-16
2. [NAVER DroneCATS official repository README, commit eca432c](https://github.com/naver-ai/DroneCATS/blob/eca432ca182f360ead1abcf1684ccaa854699518/README.md) — получено 2026-10-16
3. [DroneCATS 2B pinned Hugging Face API inventory](https://huggingface.co/api/models/naver-ai/DroneCATS-Cosmos3-Edge-2B/revision/b4c1f41d8f3da5a989825838b22f685317c08492) — получено 2026-10-16
4. [Park et al., DroneCATS arXiv paper abstract](https://arxiv.org/abs/2609.01404) — получено 2026-10-16
5. [DroneCATS 2B model LICENSE, pinned revision](https://huggingface.co/naver-ai/DroneCATS-Cosmos3-Edge-2B/blob/b4c1f41d8f3da5a989825838b22f685317c08492/LICENSE) — получено 2026-10-16
6. [NVIDIA Cosmos3-Edge model card, pinned revision](https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-Edge/blob/344d602b128d1bbdacb43b08d0a3626f46343e29/README.md) — получено 2026-10-16
7. [NVIDIA cosmos current code LICENSE](https://github.com/nvidia/cosmos/blob/main/LICENSE) — получено 2026-10-16