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G0.5

갤럭시아(싱하이투)🇨🇳 중국Galaxea G0 계열

행동 생성 (VLA)발표일 2026.06가중치 공개 · G0.5 Community License (non-commercial)

Qwen3.5-2B에서 초기화한 자기회귀 행동 생성 (VLA) 모델로, 하나의 디코더가 추론 토큰과 행동 토큰을 함께 생성해요. 2026년 6월 베이스 체크포인트, 8월 논문을 공개했어요.

파라미터
—값 없음 (미공개이거나 아직 확인하지 못함)

B (10억 개)

제어 빈도
—값 없음 (미공개이거나 아직 확인하지 못함)

Hz · 행동 출력 빈도

적용 로봇
—

윙치키에 연결된 로봇

벤치마크 결과
4건

수록된 점수

공식 자료프로젝트 페이지 opengalaxea.github.io논문 arxiv.org코드 저장소 github.com가중치 huggingface.co

한눈에 읽기

무엇인가

  • 행동 생성 (VLA) — Vision-Language-Action. 영상과 지시를 받아 로봇의 팔·손 동작으로 바꾸는 AI.
  • 발표일 2026-06
  • 가중치 공개 (G0.5 Community License (non-commercial)) — 내려받아 직접 실행·추가 학습할 수 있음
  • 수록된 벤치마크 결과 4건

확인된 정보

  • 사양 9개 항목 중 3개에 값이 있음
  • 보도 보도 3개: 구조, 적용 로봇 형태, 발표 벤치마크
  • 벤치마크 결과 4건: 자체 발표 3건 · 자체 발표 외 평가 1건
  • 값 확인일 2026-08 · 값마다 출처는 아래 '구조와 학습' 표

확인이 필요한 정보

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

어떤 모델인가

G0.5는 중국 로봇 기업 갤럭시아(Galaxea)가 2026년 6월 공개한 행동 생성 (VLA) 모델로, 형태가 서로 다른 여러 로봇을 하나의 모델로 제어하는 것을 목표로 한다. 이해·계획 (VLM) 모델에 별도의 flow matching 행동 전문가를 붙이는 대신, Qwen3.5 2B에서 초기화한 트랜스포머 디코더 하나가 다중 시점 RGB 영상·로봇 종류 식별자·언어 지시·로봇 상태를 받아 추론 토큰과 행동 토큰을 하나의 자기회귀 스트림으로 생성한다. 로봇마다 다른 동작은 잔차 벡터 양자화(RVQ) 기반 토크나이저가 27차원 공통 행동 공간의 어휘로 바꾼다.

여기에 하위 과제·물체 박스·궤적·행동 힌트로 이뤄진 사고 사슬과 수 초 분량의 시각 기억을 더했고, 사전학습에는 14종 로봇의 시연 데이터와 웹·피지컬 AI VQA 데이터를 섞어 썼다. 회사는 7개 평가에서 기존 최고 모델을 넘었다고 발표했는데, R1-Lite·R1-Pro 실제 미세조정 평균 성공률 76.7%(π0.5 53.3%), LIBERO 98.9%, RoboTwin 2.0 93.3%, BEHAVIOR 챌린지 31.4% 등이며, 베이스·벤치마크별 체크포인트와 코드가 공개됐지만 가중치는 비상업용 G0.5 Community License를 따르고 허깅페이스에서 접근 조건에 동의해야 받을 수 있다.

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

구조와 학습

공식보도루머추정— 값 없음
구조Qwen3.5 2B 초기화 단일 트랜스포머 디코더, 추론·행동 토큰 자기회귀 생성보도
적용 로봇 형태이동 조작 로봇, 양팔, 단일 팔보도
발표 벤치마크LIBERO 평균 98.9%(Spatial 98.4/Object 100/Goal 98.6/Long 98.6); SimplerEnv WidowX 평균 87.3%보도

벤치마크 결과

결과 날짜 최신순 · 같은 벤치마크라도 세부 조건이 다르면 직접 비교할 수 없어요
벤치마크세부 조건점수평가 구분결과 날짜
RoboArenaDROID A/B 평가 BT 레이팅1559운영팀 평가2026-10
LIBERO평균 (Spatial/Object/Goal/Long)98.9%자체 발표2026-08
RoboTwin 2.0Clean·Randomized 평균93.3%자체 발표2026-08
SimplerEnv (SIMPLER)WidowX (Bridge) 4개 과제 평균87.3%자체 발표2026-08

출처 8건