IT之家 11월 12일 소식, 미국 영상 AI 기업 Runway는 어제(11월 11일) 로봇 모델 Praxis-1을 발표하고, 영상 사전학습에서 학습한 지식을 실제 로봇 제어에 활용한다고 밝혔다. 이 모델은 가중치를 공개하며 Apache 2.0 라이선스를 채택해, 개발자는 자체 하드웨어에서 실행 및 미세 조정을 할 수 있다.
Praxis-1 모델의 설계 사상은 AI가 먼저 일반 영상에서 물체가 어떻게 움직이는지, 사람의 손이 어떻게 조작하는지 학습한 뒤, 이러한 지식을 로봇 동작 학습에 활용함으로써 로봇 학습 데이터 수집 비용이 높은 문제에 대응하는 것이다. 작업 수행 시 모델은 다음 장면이 어떻게 될지 예측할 뿐만 아니라, 그 결과를 실현하는 데 필요한 동작도 예측한다.
이 모델은 270억 개 파라미터를 가진 Runway 영상 파운데이션 모델을 기반으로 구축되었으며, 로컬 실행을 지원하고 엔비디아 RTX 5090 그래픽 카드에서 실행 가능한 NVFP4 양자화 버전을 제공한다. 모델 가중치와 관련 코드는 각각 Hugging Face 와 GitHub 에 공개되었다.
공개된 테스트 결과에 따르면, Praxis-1은 RoboLab-120 벤치마크의 1200개 시나리오 중 555개를 완수해 성공률 약 46.2%를 기록했으며, 그중 세계 동작 모델 및 오픈 로봇 파운데이션 모델 부문에서 선두를 나타냈다. Runway는 관련 연구가 아직 초기 단계에 있으며, 이후 장기 계획 수립과 모델이 예측 결과를 활용해 자신의 동작을 평가·개선하는 방향에 중점을 두어 탐구해 나갈 것이라고 밝혔다.
공식 발표에 따르면 Praxis-1은 속도와 비용 면에서 현재 가장 앞선 레이저 로봇 팔보다 모두 크게 우수하다. 동일한 워크스테이션과 작업에서,Praxis-1의 완수 속도는 GPT-6 Astra로 구동되는 로봇 팔보다 15.6배 빠르며, 작업 하나당 완수 비용은 그 51분의 1이다.