Runway 开源 27B 世界动作模型 Praxis-1，权重采用 Apache 2.0 许可

Runway：News·2026-11-12 07:25· 34 分钟前精选AI 评分67

Praxis-1 Is Now Available

AI 导读

Runway 宣布世界动作模型 Praxis-1 以 Apache 2.0 开放权重面向所有人开放。该模型为 27B 参数 MoE 扩散 Transformer，同时预测视频与动作，在 NVIDIA RoboLab-120 榜单以 46.2% 成功率居首，超过 FLUX 3 Action（42.9%）、Cosmos3 Nano（36.8%）和 π0.5（28.0%）。

推荐理由

原文给出 RoboLab-120 榜单具体成绩、开源范围和适配方式，读者可以据此评估它在自有硬件上的部署可行性。

Praxis-1 是我们的旗舰世界动作模型，现已在 Apache 2.0 许可下以开放权重向所有人开放。我们于九月发布了 Praxis-1，这是我们的首个世界动作模型，它基于与我们通用世界模型相同的大规模视频预训练构建。我们的发布合作伙伴包括 Noble Machines、Standard Bots 和 Ultra，他们已在各自的硬件上运行该模型：一台足式人形机器人、一台六轴工业机械臂和一台双臂仓储机器人。今天，同一模型向每一位机器人开发者和研究者开放。

所有视频均为 1 倍速。

顶尖性能

Praxis-1 是一个 270 亿参数的混合专家扩散 Transformer，能够同时预测视频和动作。它在 NVIDIA 的 RoboLab-120 排行榜上位列世界动作模型之首，并优于所有开放权重的 VLA。在 RoboLab-120 上，Praxis-1 在 1,200 个回合中达到 46.2% 的成功率，相比之下 FLUX 3 Action 为 42.9%，Cosmos3 Nano 为 36.8%，π0.5 为 28.0%。

Praxis-1 即日起可在 GitHub、Hugging Face（含 原生 LeRobot 支持）以及 vLLM-Omni 中获取，并可通过 Reactor 使用托管推理。在自有硬件上运行和适配它所需的一切均以 Apache 2.0 发布，包括商业用途。这涵盖权重以及推理和微调代码，并同时支持全量微调和 LoRA。Praxis-1 可在 NVIDIA 硬件上开箱即用，从 H100、B200 等数据中心 GPU，到 RTX 5090、RTX PRO 6000 等工作站 GPU，再到机器人本体上的 Jetson Thor。

所有视频均为 1 倍速。

适配你的硬件

Praxis-1 从大规模视频中学习物体的行为方式和任务的展开过程，因此在针对任何硬件或领域特定数据进行微调之前，它就已在新形态上具备先发优势。我们的研究表明，作为策略性能的预训练数据，网络视频与遥操作机器人视频效果相当，这意味着一个能力出众的策略，其瓶颈已转变为模型能从多少通用视频中学习。

与合作伙伴一起，单个 Praxis-1 检查点经过轻度微调即可适配多种形态；借助 LoRA，你无需重新训练完整模型，就能将其适配到自己的形态、相机和任务上。在 Google 的 RT-1 机器人上微调后（该机器人从未出现在其训练数据中），Praxis-1 在 SimplerEnv 上达到 80.0% 的成功率，远高于原始 RT-1 策略的 52.4%。

为何开放权重

发布 Praxis-1 时，我们承诺会以开放模型的形式交付。美国要在物理 AI 领域保持领先，既需要持续投入硬件和软件，也需要美国模型达到物理应用场景目前尚不具备的互操作性与开放程度。开放权重让硬件开发者能按自己的方式运行、检查和调整世界动作模型。Praxis-1 建立在 Runway 作为 Cosmos Coalition 创始成员所做的工作之上，推动面向物理 AI 的开放世界模型。Runway 与 NVIDIA 正携手开放前沿技术栈，为开发者提供共同的基础，用来解决物理 AI 的种种难题。

立即试用

在 Hugging Face 下载 Praxis-1，在 GitHub 查看代码，或者直接在 Runway Dev 上试用。开发者可以借助 NeMo Automodel 的上手教程，针对自己领域的特定用例对 Praxis-1 进行后训练。如果你有部署计划，欢迎联系我们的机器人团队。

来源：Runway：News · runwayml.com