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Runway ouvre Praxis-1 : un modèle d’action mondial de 27 milliards de paramètres en tête du RoboLab-120

Runway ouvre Praxis-1 : un modèle d’action mondial de 27 milliards de paramètres en tête du RoboLab-120

Informations sur l’IA • Admin • • 15 vues

Le 11 novembre, Runway a annoncé que Praxis-1, son modèle d’action mondial, est désormais disponible pour tous avec des poids ouverts sous licence Apache 2.0. Tout développeur ou chercheur en robotique peut télécharger, déployer et utiliser commercialement ce modèle de 27 milliards de paramètres, sans attendre d’invitation ni d’autorisation. Praxis-1 avait été présenté en septembre avec la promesse d’être ouvert ; cette promesse est désormais tenue.

Praxis-1 est un transformeur de diffusion à mélange d’experts de 27 milliards de paramètres qui prédit ensemble vidéo et actions. Sur le classement RoboLab-120 de Nvidia, il arrive en tête avec un taux de réussite de 46,2 %, devant FLUX 3 Action à 42,9 %, Cosmos3 Nano à 36,8 % et π0.5 à 28,0 %. Le modèle est publié sur GitHub et Hugging Face, avec un support natif de LeRobot, il est aussi intégré à vLLM-Omni, et l’inférence hébergée est proposée par Reactor. Les poids, l’inférence et le code de fine-tuning sont entièrement publiés sous Apache 2.0, y compris pour un usage commercial, avec prise en charge du fine-tuning complet et de LoRA. Il fonctionne sur des GPU de centre de données comme les H100 et B200, des cartes de station de travail comme les RTX 5090 et RTX PRO 6000, ainsi que sur Jetson Thor embarqué dans le robot.

Changer de robot sans tout réapprendre

Praxis-1 apprend, à partir d’un pré-entraînement vidéo à grande échelle, comment les objets se comportent et comment les tâches se déroulent ; passer à un nouveau matériel ne demande donc qu’un léger fine-tuning. Les trois partenaires de lancement de Runway l’ont déjà fait fonctionner sur leur propre matériel : un humanoïde bipède de Noble Machines, un bras industriel à six axes de Standard Bots et un robot d’entrepôt à deux bras d’Ultra. Après fine-tuning sur le robot RT-1 de Google, qui n’apparaissait jamais dans ses données d’entraînement, Praxis-1 atteint 80,0 % de réussite sur SimplerEnv, largement au-dessus des 52,4 % de la politique RT-1 d’origine.

Pour les développeurs en robotique, la valeur de Praxis-1 ne tient pas au chiffre du classement, mais au fait qu’elle met toute la pile technique « modèle du monde + action » entre les mains de tous : le bon sens appris de la vidéo se transfère vers de nouvelles incarnations, et même une petite équipe peut affiner une politique utilisable sur son propre matériel. Runway est aussi membre fondateur de la Cosmos Coalition, et cette publication s’inscrit dans la poussée de l’alliance en faveur de modèles du monde ouverts. La suite à observer : dans combien de types de robots réels la communauté installera Praxis-1, et comment il se comporte en dehors de l’entrepôt.

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