RynnVLA-002

알리바바(다모아카데미)🇨🇳 중국Rynn / DAMO Embodied 계열

행동 생성 (VLA)발표일 2025.11가중치 공개 · Apache-2.0

행동 생성 (VLA) 정책과 월드 모델을 하나의 프레임워크로 통합한 다모아카데미 모델로, 연속 액션 트랜스포머와 손목 카메라·상태 입력을 더해 LIBERO 97.4%를 기록했어요.

파라미터: —값 없음 (미공개이거나 아직 확인하지 못함)
제어 빈도: —값 없음 (미공개이거나 아직 확인하지 못함)
적용 로봇: —
벤치마크 결과: 1건

공식 자료논문 arxiv.org 코드 저장소 github.com 가중치 huggingface.co

무엇인가

행동 생성 (VLA) — Vision-Language-Action. 영상과 지시를 받아 로봇의 팔·손 동작으로 바꾸는 AI.
발표일 2025-11
가중치 공개 (Apache-2.0) — 내려받아 직접 실행·추가 학습할 수 있음
수록된 벤치마크 결과 1건

확인된 정보

사양 9개 항목 중 3개에 값이 있음
공식 공식 3개: 구조, 입력, 발표 벤치마크
값 확인일 2025-11 · 값마다 출처는 아래 '구조와 학습' 표

확인이 필요한 정보

값 없는 기본 사양 (공개 자료에서 찾지 못함): 파라미터 (B), 제어 빈도 (Hz), 학습용 데이터셋
수록된 로봇과의 연결 기록 없음 — 쓰이지 않는다는 뜻이 아니라 공개 자료에서 찾지 못했다는 뜻이에요
수록된 벤치마크 결과 1건이 모두 자체 발표 — 자체 발표 외 평가는 아직 수록되지 않았어요

어떤 모델인가

RynnVLA-002는 알리바바 다모아카데미가 후판랩·저장대와 함께 2025년 11월 공개한 모델로, 행동 생성 (VLA) 모델과 월드 모델을 하나의 프레임워크로 묶은 WorldVLA의 후속작이다. VLA 모드에서는 언어 지시, 로봇 상태, 전면·손목 카메라 영상을 받아 행동을 내고, 월드 모델 모드에서는 현재 영상과 행동으로 다음 장면을 예측한다. 구조는 Chameleon에서 초기화한 본체에, 행동 청크 전체를 한 번의 계산으로 연속값으로 출력하는 Action Transformer를 더한 형태다.

시뮬레이션 벤치마크 LIBERO 데이터와 SO100 로봇팔로 모은 약 500건의 원격조작 실제 시범으로 학습했고, 연구진은 두 기능을 함께 학습하면 환경 동역학 이해와 행동 계획이 서로를 보강한다고 설명한다. 연구진은 사전학습 없이 LIBERO 평균 성공률 97.4%를 기록했고 실제 로봇에서는 월드 모델 결합으로 전체 성공률을 50% 높였으며, 블록·딸기 옮기기 과제에서 사전학습된 GR00T N1.5·π0와 견줄 만한 성공률을 보였다고 발표했다. 코드와 LIBERO용 VLA·월드 모델 가중치는 Apache-2.0 라이선스로 공개돼 있다.

회사 공식 페이지와 논문을 바탕으로 정리했어요. 성공률·최초 같은 표현은 회사 발표예요.

구조와 학습

공식보도루머추정— 값 없음

구조	행동 생성 (VLA) + 월드 모델 통합, 연속 액션 트랜스포머공식
입력	3인칭·손목 카메라, 언어, 로봇 상태공식
발표 벤치마크	LIBERO 평균 97.4%공식

벤치마크 결과

결과 날짜 최신순 · 같은 벤치마크라도 세부 조건이 다르면 직접 비교할 수 없어요

벤치마크	세부 조건	점수	평가 구분	결과 날짜
LIBERO	평균 (Spatial/Object/Goal/Long)	97.4%	자체 발표	2025-11

출처 4건

arxiv.org [1][2]
github.com [1]
huggingface.co [1]

한눈에 읽기