1X World Model (1XWM, NEO용)
월드 모델발표일 2026.01가중치 비공개
텍스트 프롬프트와 시작 프레임으로 미래 행동 영상을 생성하고 역동역학 모델(IDM)로 로봇 동작으로 변환해, NEO가 처음 보는 과제도 수행하게 하는 비디오 기반 월드 모델(2026-01 발표). 1X는 이를 NEO 자신의 경험으로 탐색·평가·정책 개선을 돌리는 플라이휠로 키우겠다고 밝혔어요.
- 파라미터
- 14공식
- 제어 빈도
- —값 없음 (미공개이거나 아직 확인하지 못함)
- 적용 로봇
- 1대
- 벤치마크 결과
- —
B (10억 개)
Hz · 행동 출력 빈도
윙치키에 연결된 로봇
수록된 점수
공식 자료프로젝트 페이지 1x.tech
한눈에 읽기
무엇인가
- 월드 모델 — 다음 장면을 영상으로 상상하는 AI. 학습용 가상 영상을 만들거나 동작 결과를 미리 평가하는 데 써요.
- 발표일 2026-01
- 가중치 비공개 — 설명·결과만 공개됨
- 이 모델을 쓰는 로봇 1대
확인된 정보
- 사양 9개 항목 중 6개에 값이 있음
- 공식 공식 6개: 구조, 입력, 파라미터 (B), 학습용 데이터셋, 적용 로봇 형태, 추론 하드웨어
- 값 확인일 2026-01 · 값마다 출처는 아래 '구조와 학습' 표
확인이 필요한 정보
이 모델 데이터에서 따로 확인이 필요한 항목은 없어요.
어떤 모델인가
1XWM은 1X Technologies가 2026년 1월 공개한 비디오 기반 월드 모델로, 가정용 휴머노이드 NEO에 로봇 정책으로 통합돼 처음 보는 물체와 과제를 다루게 하는 것이 목표다. 영상·언어에서 바로 행동 궤적을 뽑는 행동 생성 (VLA) 모델과 달리, 140억 파라미터 텍스트 조건 비디오 diffusion 백본이 텍스트 프롬프트와 현재 장면으로 약 5초 분량의 미래 영상을 만들고, Depth Anything 백본과 flow matching 헤드로 된 역동역학 모델(IDM)이 그 영상을 로봇 동작으로 바꾼다. 백본은 웹 규모 영상 사전학습, 약 900시간의 1인칭 사람 영상 중간 학습, 약 70시간의 NEO 로봇 데이터 미세조정 순으로 학습했고, IDM은 무작위 동작을 포함한 약 400시간의 로봇 데이터로 따로 학습했다.
1X는 셔츠 스팀·다림질, 그릇 닦기, 미닫이문 열기 등 실제 과제를 시연하며 학습용 데이터셋에 없던 양손 협응도 영상 사전학습 덕분에 해냈다고 주장했고, 8개를 병렬 생성하면 휴지 뽑기 성공률이 30%에서 45%로 오른다고 발표했다. 다만 백본 생성에 약 11초, 동작 추출에 약 1초가 걸리고 시리얼 붓기·그림 그리기 같은 정밀 작업은 아직 성공하지 못했다고 밝혔으며, 가중치나 API 공개 계획은 언급하지 않았다.
회사 공식 페이지와 논문을 바탕으로 정리했어요. 성공률·최초 같은 표현은 회사 발표예요.
구조와 학습
| 구조 | 텍스트 조건 비디오 생성 월드 모델 → 역동역학 모델(IDM)로 액션 추출공식 |
|---|---|
| 입력 | 텍스트 프롬프트, 시작 영상 프레임공식 |
| 파라미터 (B) | 14공식 |
| 학습용 데이터셋 | 14B 생성형 비디오 모델 위에 1인칭 인간 영상 900시간 학습 + NEO 로봇 데이터 70시간 파인튜닝; IDM은 랜덤 플레이 포함 비필터 로봇 데이터 400시간공식 |
| 적용 로봇 형태 | 1X NEO공식 |
| 추론 하드웨어 | 멀티 GPU 추론(Verda 협력), 백본 1회 실행 약 11초공식 |
적용 로봇
- NEO 1X 테크놀로지스