Runway publicó Praxis-1 con pesos abiertos y licencia Apache 2.0, permitiendo adaptar el modelo de acción a brazos industriales, humanoides y robots de depósito.
Runway liberó Praxis-1, un modelo de inteligencia artificial para robótica que aprende a predecir video y acciones, con pesos abiertos y licencia Apache 2.0 para investigación y uso comercial.
Un modelo de acción para distintos robots
Praxis-1 fue entrenado a partir de video a gran escala y puede adaptarse a diferentes configuraciones físicas. Los socios iniciales lo probaron en un humanoide con piernas, un brazo industrial de seis ejes y un robot de depósito con dos brazos.
El modelo utiliza una arquitectura de mezcla de expertos con 27.000 millones de parámetros. Su función no es sólo reconocer una escena, sino anticipar cómo se desarrolla una tarea y qué acción debe ejecutar el robot.
Pesos y código disponibles
Runway publicó los pesos, el código de inferencia y las herramientas de ajuste en GitHub y Hugging Face. La licencia permite ejecutar el sistema en infraestructura propia, inspeccionarlo y adaptarlo mediante ajuste completo o técnicas como LoRA.
La compatibilidad anunciada abarca hardware de NVIDIA para centros de datos, estaciones de trabajo y dispositivos instalados directamente en robots. Esto facilita que equipos de investigación y fabricantes experimenten sin depender exclusivamente de un servicio cerrado.
El desafío pasa del modelo a la implementación
La apertura reduce una barrera importante, pero no elimina la necesidad de validación. Un robot que actúa en el mundo físico requiere pruebas de seguridad, límites operativos y supervisión mucho más estrictos que un sistema que sólo genera contenido.
El avance muestra una convergencia entre modelos de mundo, aprendizaje a partir de video y control físico. Para las empresas, la oportunidad estará en identificar tareas repetitivas y entornos controlados donde estas capacidades puedan evaluarse con métricas claras antes de escalar.
