Runway开源Praxis-1：270亿参数世界动作模型登顶RoboLab-120
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
Runway 把自家旗舰世界动作模型 Praxis-1 向全球开发者和研究者放了出来，许可用的是 Apache2.0，模型权重全部公开，推理和微调代码一并开源，商用不受限制。具身智能这条赛道上的竞争，由此又多了一个节点。
顶尖性能:270亿参数 MoE 架构，登顶权威机器人榜单
Praxis-1 有270亿参数，走的是混合专家扩散 Transformer（MoE Diffusion Transformer）路线，核心本事是视频和动作一起预测。Runway 此前已经拉着 Noble Machines、Standard Bots、Ultra 几家硬件伙伴做过实测，足式人形机器人、六轴工业机械臂、双臂仓储机器人上都跑通了。
NVIDIA 旗下的 RoboLab-120 基准测试里，Praxis-1 的成绩相当扎眼。1，200个评测回合跑下来，整体成功率46.2%，压过 FLUX3Action（42.9%）、Cosmos3Nano(36.8%)和 π0.5(28.0%)，排在世界动作模型第一。
迁移泛化这块也有数据。Google RT-1机器人压根没进过它的预训练数据，轻度微调之后，Praxis-1 在 SimplerEnv 模拟环境里的成功率冲到80.0%，原始 RT-1策略只有52.4%，先发优势和跨形态适应能力都摆在那。
硬件适配与生态支持:覆盖从数据中心到边缘端侧
部署层面，Praxis-1 对硬件的胃口很宽。NVIDIA 生态里它能深度配合，H100、B200 这类高性能数据中心 GPU 支持，RTX5090、RTX PRO6000 这些工作站级显卡也能适配，机器人本体上的 Jetson Thor 等边缘端侧芯片同样可以直接跑。
开发者想上手，模型已经在多个主流代码与托管平台挂出来了:
代码和权重:GitHub 和 Hugging Face 都能拿到完整内容，Hugging Face 版本原生支持 LeRobot。
推理与微调:vLLM-Omni 和 Reactor 托管推理都能调用;全量微调、LoRA 也都支持，开发者不用重训整个模型，就能往自己的机器人形态、特定相机和具体任务上套。
推动物理 AI 开放:大势所趋的开源生态
为什么全面开源?Runway 的说法是，美国想在物理人工智能领域领跑，底层软硬件得持续投入，模型也得具备眼下物理应用场景里还没有的互操作性和开放程度。
Runway 是 Cosmos Coalition（宇宙联盟）的创始成员，正和 NVIDIA 等行业伙伴一起开放前沿技术栈，给全球开发者搭共同的基础设施，合力啃物理 AI 领域的技术难题。眼下开发者既能去各大开源社区下载使用，也能照着 NeMo Automodel 的上手教程做针对性后训练。
