Runway Praxis-1 오픈 웨이트 공개: 27B MoE 로봇 모델, RoboLab-120 46.2%

핵심 요약

Runway는 2026-11-11 Praxis-1을 공개했다고 발표했다. Praxis-1은 영상과 행동을 함께 예측하는 'world action model'로, Runway는 구조를 '27B-parameter mixture-of-experts diffusion transformer'로 설명한다. 9월에 처음 소개됐고 10월 2일 The Robot Report 보도 시점에는 공개 시기가 '몇 달 내'로 예고돼 있었다. 이번에 가중치와 추론·파인튜닝 코드가 풀렸다. 이 글의 성능 수치는 모두 Runway가 보고한 것이다.

성능 결과

Runway는 NVIDIA의 RoboLab-120 리더보드(1,200 에피소드)에서 Praxis-1이 46.2%로 최고 성능의 world action model이라고 밝혔다.

Google의 RT-1 로봇은 학습 데이터에 없던 장비다. 이 로봇으로 파인튜닝한 뒤 SimplerEnv에서 80.0%를 기록했고, 기존 RT-1 정책은 52.4%였다. 두 수치 모두 외부 재현은 확인되지 않았다.

제공 방식과 요구 사양

GitHub runwayml/praxis-1-oss, Hugging Face runwayml/praxis-1 컬렉션(LeRobot 지원), vLLM-Omni로 받을 수 있다. 호스팅 추론은 Reactor와 Runway Dev에서 제공한다. 지원 하드웨어는 H100, B200, RTX 5090, RTX PRO 6000, 로봇 탑재용 Jetson Thor다.

GitHub README 기준으로 체크포인트는 단팔 DROID용 praxis-1-droid와 양팔 YAM용 praxis-1-yam 두 가지다. 각각 bf16 약 54.4GB이고 기본 설정은 80GB 이상 CUDA GPU 한 장이 필요하다. 선택 사항인 NVFP4 양자화는 정책 전체를 17.5GB로 줄이며 32GB RTX 5090에는 들어갈 것으로 README가 적었지만 피크 메모리는 측정되지 않았다. 24GB GPU에는 맞지 않는다.

라이선스: 확인이 필요한 부분

Runway 발표문은 Apache 2.0이 가중치와 코드를 포괄하고 상업 사용과 풀 파인튜닝, LoRA를 지원한다고 쓴다. 반면 GitHub README는 코드가 Apache-2.0이고 가중치 세트마다 별도 라이선스가 있으며 Wan2.2 VAE와 Qwen3.5 텍스트 인코더도 따로 라이선스가 있다고 적었다. 두 문서의 표현이 달라, 상업 이용 전에 가중치별 라이선스 파일을 직접 확인해야 한다.

실제 적용 범위와 한계

런치 파트너는 다리 달린 휴머노이드(Noble Machines), 6축 산업용 팔(Standard Bots), 양팔 물류 로봇(Ultra)이다. 다만 README는 Praxis를 '로봇 팔용 video-action policy'로 설명하고 공개 체크포인트도 단팔·양팔용이다. praxis-1-base에는 action head가 없어 단독으로 로봇을 제어하지 못하고, 양팔 모델은 16:10 카메라 입력만 받는다. SO-101 체크포인트는 예정 상태다. README의 시뮬레이션 비교에서 NVFP4 파인튜닝은 138/352로 bf16 출발점의 188/352보다 낮았다. 추가 학습 차이가 일부 반영된 결과라고 README는 밝혔다.

결론

Praxis-1은 로봇 정책 분야에서 가중치와 추론·파인튜닝 코드를 함께 공개한 27B급 모델이라는 점에서 연구자와 로보틱스 팀이 직접 파인튜닝해 볼 만하다. 벤치마크는 Runway 보고 수치이므로 자체 로봇과 과제로 재검증이 필요하다. 평점 4점은 공개된 정보 기준이며 직접 사용해 검증한 결과가 아니다.