GEN-1

제너럴리스트 AI🇺🇸 미국GEN 계열

행동 생성 (VLA)발표일 2026.04가중치 비공개

GEN-0 후속으로 신뢰성·속도·즉흥 대응을 강화한 피지컬 AI 파운데이션 모델. 여러 과제에서 99% 이상 성공률, 박스 조립 12.1초(GEN-0·π0 약 34초)를 주장.

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

공식 자료프로젝트 페이지 generalistai.com

무엇인가

행동 생성 (VLA) — Vision-Language-Action. 영상과 지시를 받아 로봇의 팔·손 동작으로 바꾸는 AI.
발표일 2026-04
가중치 비공개 — 설명·결과만 공개됨

확인된 정보

사양 9개 항목 중 4개에 값이 있음
공식 공식 4개: 구조, 학습용 데이터셋, 학습용 데이터셋 규모(시간), 발표 벤치마크
값 확인일 2026-04 · 값마다 출처는 아래 '구조와 학습' 표

확인이 필요한 정보

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

어떤 모델인가

GEN-1은 Generalist AI가 2026년 4월 2일 공개한 로봇용 피지컬 AI 파운데이션 모델로, GEN-0의 후속이다. 회사는 이를 실시간으로 행동을 출력하는 대형 멀티모달 모델이라고 설명한다. 또 새 추론 기법 Harmonic Reasoning, 실시간 추론용 paged attention, 전용 커널을 묶은 '시스템'이라고 강조하지만, 파라미터 수 같은 세부 구조는 공개하지 않았다.

사전학습에는 로봇 데이터를 쓰지 않았다. 대신 저가 웨어러블 장치를 착용한 사람의 물리 상호작용 데이터 50만 시간 이상을 썼고, 과제마다 약 1시간 분량의 로봇 데이터로 후학습하면서 경험 기반 강화학습 등을 더했다고 밝혔다. 회사는 미세조정한 GEN-0의 평균 성공률이 64%이던 과제에서 99%를 냈고, 상자 접기를 12.1초(GEN-0·π0 약 34초)에 끝내는 등 기존 최고 수준보다 약 3배 빠르다고 주장한다.

자동차 부품 키팅 1시간 이상 무개입, 티셔츠 접기 86회 연속 같은 1배속 자율 수행 영상도 공개했다. 모델은 공개 당일부터 조기 접근 파트너에게 제공되며, 가중치 공개 계획은 밝히지 않았다.

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

구조와 학습

공식보도루머추정— 값 없음

구조	실시간으로 행동을 출력하는 대형 멀티모달 모델(세부 구조·파라미터 비공개)공식
학습용 데이터셋	사람이 착용한 저가 웨어러블 기기로 수집한 실세계 물리 상호작용 데이터 50만 시간 이상; 사전학습용 데이터셋에는 로봇 데이터가 없음공식
학습용 데이터셋 규모(시간)	500,000공식
발표 벤치마크	평균 성공률 99%(같은 과제에서 GEN-0 파인튜닝 64%); 박스 조립 12.1초(GEN-0·π0 약 34초, 2.8배 빠름); 시연 결과마다 로봇 데이터 약 1시간 사용공식

출처 1건

generalistai.com [1]

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