Runway开放机器人模型Praxis-1权重，支持本地运行微调

美国视频AI公司Runway于11月11日发布机器人模型Praxis-1，将视频预训练中学到的知识用于真实机器人控制。该模型以Apache 2.0许可证开放权重，开发者可在自有硬件上运行和微调，模型权重与相关代码已分别在Hugging Face和GitHub公开。

Praxis-1基于Runway拥有270亿参数的视频基础模型构建，支持本地运行，并提供可在英伟达RTX 5090显卡上运行的NVFP4量化版本。其设计思路是让模型先从普通视频中学习物体如何运动、人的手如何操作，再将这些知识用于机器人动作学习，以应对机器人训练数据采集成本高的问题。执行任务时，模型不仅预测接下来场景会变成什么样，也预测实现这一结果需要哪些动作。

据报道披露的测试结果，Praxis-1在RoboLab-120基准的1200个场景中完成555个，成功率约46.2%，在该基准的世界动作模型及开放机器人基础模型类别中表现领先。Runway表示，在相同的工作站和任务上，Praxis-1的完成速度比由GPT-6 Astra驱动的机械臂快15.6倍，完成每个任务的成本为其51分之一。

Runway称相关研究仍处于早期阶段，后续将重点探索长期规划，以及让模型利用预测结果评估、改进自身动作。