Runway 开源 27B 世界动作模型 Praxis-1…

AI广播站4小时前更新 小悠
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人工智能在具身智能领域的竞争迎来了又一个里程碑。近日,知名人工智能企业 Runway 宣布,其旗舰级世界动作模型 Praxis-1正式面向全球开发者和研究者开源,并采用友好的 Apache2.0许可,不仅开放了全部模型权重,还同步开源了推理和微调代码,全面支持商业用途。

顶尖性能:270亿参数 MoE 架构,登顶权威机器人榜单

Runway 开源 27B 世界动作模型 Praxis-1:登顶机器人权威榜单,全面支持 Apache 2.0 商业开源

作为一款拥有270亿参数的混合专家扩散 Transformer(MoE Diffusion Transformer),Praxis-1的核心创新在于能够同时预测视频与动作。此前,Runway 已通过与 Noble Machines、Standard Bots 以及 Ultra 等硬件合作伙伴的协作,在足式人形机器人、六轴工业机械臂和双臂仓储机器人上成功跑通了该模型。

在 NVIDIA 旗下权威的 RoboLab-120基准测试中,Praxis-1展现出了统治级的实力。在1,200个评测回合中,其整体成功率达到了46.2%,成功超越了 FLUX3Action(42.9%)、Cosmos3Nano(36.8%)以及 π0.5(28.0%)等一众强劲对手,高居世界动作模型榜首。

此外,在迁移泛化能力测试中,经过在 Google RT-1机器人(该机器人从未出现在其预训练数据中)上的轻度微调,Praxis-1在 SimplerEnv 模拟环境中的成功率飙升至80.0%,远高于原始 RT-1策略的52.4%,充分证明了其强大的先发优势与跨形态适应能力。

硬件适配与生态支持:覆盖从数据中心到边缘端侧

在实际部署层面,Praxis-1展现了极强的硬件包容性。它能够与 NVIDIA 生态深度契合,不仅支持 H100、B200等高性能数据中心 GPU,还能完美适配 RTX5090、RTX PRO6000等工作站级显卡,甚至能够直接部署在机器人本体搭载的 Jetson Thor 等边缘端侧芯片上。

为了方便开发者快速上手,该模型已在多个主流代码与托管平台上线:

代码与权重获取: 开发者可通过GitHub和Hugging Face获取完整内容,其中 Hugging Face 版本已原生支持 LeRobot。

推理与微调: 支持通过 vLLM-Omni 以及 Reactor 托管推理进行调用;同时支持全量微调和 LoRA,开发者无需重新训练完整模型,即可轻松将其适配到自身的机器人形态、特定相机和具体任务中。

谈及此次全面开源的初衷,Runway 表示,美国要在物理人工智能领域保持领先,不仅需要持续投入底层软硬件,更需要让模型达到目前物理应用场景中尚不具备的互操作性与开放程度。

作为 Cosmos Coalition(宇宙联盟)的创始成员,Runway 正携手 NVIDIA 等行业伙伴开放前沿技术栈,为全球开发者提供共同的基础设施,合力攻克物理 AI 领域的种种技术难题。目前,开发者不仅可以前往各大开源社区下载使用,还可以借助 NeMo Automodel 的上手教程进行针对性后训练。

11月6日,首届蚂蚁灵波具身大模型挑战赛决赛晋级名单公布,15支战队、59位选手从全球1855支队伍、3252位选手中突围,获线下决赛资格。决赛将进行48小时真机黑客松。赛事聚焦具身大模型与物理世界交互能力,吸引13个国家648所高校、科研院所、科技企业及具身智能团队参与。

在2026世界互联网大会乌镇峰会“互联网企业家论坛”上,宇树科技创始人王兴兴表示,具身智能有望迎来类似ChatGPT的突破时刻:机器人将在80%陌生场景中,通过语音指令完成80%任务,顶尖模型已接近该目标。但他指出,当前模型规划能力较强,拆机、装配等精细操作仍受物理对齐和触觉接触制约,即“最后几毫米”难题。

Meta被曝与中国机器人企业傅利叶合作,仅用三个月打造出首款人形机器人原型“Max”,并于9月启动第二代Max2研发。原型身高约1.5米、重48千克,搭载英伟达Jetson Thor芯片,配可模拟人类表情的面部屏、扬声器与五指机械手,支持5米外识别声音、3米外理解手势。Meta CTO Bosworth内部亦曾谈及人形机器人。

DeepSeek拟领投机器人AI初创Winverse AI数千万美元种子轮,投后估值约4亿美元。Winverse AI由腾讯前首席科学家、视觉语言与具身基础模型负责人胡瀚2026年创立,美团旗下Long-Z Investments等承诺出资。资金来自DeepSeek逾120亿美元新融资。若完成,将助推其加速具身智能布局。

在第二十六届中国国际工业博览会开幕式上,宇树科技创始人王兴兴演讲称,回顾创业历程,自己最大错误是对人工智能发展“相信得还不够”。针对具身智能何时爆发,他给出具体判定标准:当机器人能在80%的陌生未知场景中,仅凭人类语音指令就顺利完成任务,便意味着其迎来爆发。该标准强调开放场景泛化与自然语音交互能力,也反映出他对AI驱动机器人跃迁的重新判断。

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