机械臂任务最强 AI 引擎：Praxis-1 完胜 GPT-6 Astra，速度快 15.6 倍、成本降至 1/51

IT之家 11 月 12 日消息，美国视频 AI 公司 Runway 昨日（11 月 11 日）宣布推出机器人模型 Praxis-1，将视频预训练中学到的知识用于真实机器人控制。该模型开放权重，采用 Apache 2.0 许可证，开发者可在自有硬件上运行和微调。

Praxis-1 模型的设计思路，是让 AI 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，从而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。

该模型基于拥有 270 亿参数的 Runway 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。模型权重与相关代码分别在 Hugging Face 和 GitHub 公开。

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%，在其中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，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。

官方表示 Praxis-1 在速度和成本方面都显著优于目前最先进的激光机械臂。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，而完成每个任务的成本是其 51 分之一。