AI产业链 / L5-AI应用与智能体 / 具身智能与AI机器人 · 2026-11-11

Runway 以 Apache 2.0 开放 27B 世界动作模型，英伟达机器人基准成功率 46.2%

11 月 11 日，Runway 把 9 月发布的世界动作模型 Praxis-1 开放权重，Apache 2.0 许可、含商用，权重与推理、微调代码一并放出。模型是 270 亿参数的 MoE 扩散 Transformer，单次调用同时预测未来一段视频与对应动作，由此解出关节指令。

• 英伟达 RoboLab-120 仿真基准 1200 回合成功率 46.2%，高于 FLUX 3 Action 的 42.9%、Cosmos3 Nano 的 36.8% 与 π0.5 的 28.0%，官方称这是该榜世界动作模型与开源机器人基座的最高分；数据截至 2026 年 11 月，尚无第三方复现。
• 泛化证据：在训练数据里没出现过的谷歌 RT-1 机器人上微调，SimplerEnv 成功率 80.0%，原版 RT-1 策略为 52.4%。发布伙伴 Noble Machines、Standard Bots、Ultra 已分别在腿式人形、六轴工业臂、双臂仓储工位上跑同一套权重。
• 路线主张：Runway 的研究称，网络视频作为策略预训练数据的效果与遥操作机器人视频相当，瓶颈因此从本体数据量转向模型能看多少通用视频。
• 开放范围：权重在 GitHub 与 Hugging Face 放出，带原生 LeRobot 支持与 vLLM-Omni，托管推理走 Reactor；官方称在 H100、B200 数据中心卡、RTX 5090 工作站卡与机器人端的 Jetson Thor 上开箱可用，支持全参数微调与 LoRA。

观点

1. 46.2% 的正确读法是能用但不可靠。仿真台面任务仍有超过一半失败，距离产线部署还有距离，价值在于把试错门槛降到一台工作站。
2. 路线意义大于名次。若通用视频真能替代遥操作数据，数据采集的定价权会从本体厂转向握有视频语料的公司；这个结论目前只在 Runway 自己的训练设置下成立。
3. 开源姿态是竞争手段。权重免费、托管推理与微调交付收费，与 #484《苹果 HALO 零样本迁移真实环境成功率 91%》 指向同一条线：具身智能的上游在比谁的基座先被采用。
4. 可验证的是第三方在 RoboLab-120 上的复现结果，以及 46.2% 对应的任务分布与失败模式；榜单为厂商自报，任务难度未公开分层。

来源：Runway 官方发布、Praxis-1 技术报告。