GR-Dexter

바이트댄스(Seed)🇨🇳 중국GR (Seed Robotics) 계열

행동 생성 (VLA)발표일 2025.12가중치 비공개

바이트댄스 Seed가 양팔 다지(多指) 로봇손용으로 하드웨어·모델·데이터를 통합 설계한 행동 생성 (VLA) 프레임워크로, GR-3 구조를 따르는 4B MoT 모델이에요. 2026년 공개 신모델(GR-4 등)은 확인되지 않았어요.

파라미터: 4공식
제어 빈도: —값 없음 (미공개이거나 아직 확인하지 못함)
적용 로봇: —
벤치마크 결과: —

공식 자료프로젝트 페이지 byte-dexter.github.io 논문 arxiv.org 코드 저장소 byte-dexter.github.io

무엇인가

행동 생성 (VLA) — Vision-Language-Action. 영상과 지시를 받아 로봇의 팔·손 동작으로 바꾸는 AI.
발표일 2025-12
가중치 비공개 — 설명·결과만 공개됨

확인된 정보

사양 9개 항목 중 3개에 값이 있음
공식 공식 3개: 구조, 파라미터 (B), 적용 로봇 형태
값 확인일 2026-01 · 값마다 출처는 아래 '구조와 학습' 표

확인이 필요한 정보

값 없는 기본 사양 (공개 자료에서 찾지 못함): 입력, 제어 빈도 (Hz), 학습용 데이터셋
수록된 로봇과의 연결 기록 없음 — 쓰이지 않는다는 뜻이 아니라 공개 자료에서 찾지 못했다는 뜻이에요

어떤 모델인가

GR-Dexter는 ByteDance Seed가 2025년 12월 기술 보고서로 공개한 프레임워크로, 고자유도 다지 로봇손을 단 양팔 로봇용 행동 생성 (VLA) 모델·하드웨어·데이터 수집 체계를 하나로 묶었다. 모델은 GR-3를 따르는 4B 파라미터 Mixture-of-Transformer 구조로, 언어 지시·카메라 관측·로봇 상태를 받아 팔 관절·말단 자세·손 관절·손끝 위치로 이뤄진 액션 청크를 생성한다. 손끝 촉각 센서를 갖춘 21자유도 ByteDexter V2 손을 고정 베이스의 Franka 팔 두 대에 달아 쓴다.

Meta Quest VR과 Manus 장갑으로 수집한 원격조작 실제 시범을 바탕으로, 시각-언어 데이터, 공개 양팔 다지손 데이터셋(Fourier ActionNet·OpenLoong Baihu·RoboMIND), 공개 데이터와 PICO VR로 모은 사람 손 궤적을 손끝 기준으로 맞춰 함께 공동학습했다. 개발팀은 화장품 정리 장기 과제에서 처음 보는 배치일 때 성공률 0.89(원격조작 데이터만 쓴 모델 0.64), 픽앤플레이스에서 미학습 물체 0.85·미학습 지시 0.83을 보고했으며, 가중치 공개는 발표되지 않았다.

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

구조와 학습

공식보도루머추정— 값 없음

구조	Mixture-of-Transformer 행동 생성 (VLA) 모델(GR-3 계열)공식
파라미터 (B)	4공식
적용 로봇 형태	양팔 + 고자유도 다지 로봇손공식

출처 3건

byte-dexter.github.io [1][2]
arxiv.org [1]

한눈에 읽기