GENE-26.5

제네시스 AI🇺🇸 미국GENE 계열

행동 생성 (VLA)발표일 2026.05가중치 비공개

Genesis AI의 첫 로봇 파운데이션 모델(GENE 패밀리 첫 공개판). 다지 손을 단 양팔 로봇으로 요리·실험실 작업·루빅스 큐브·전선 작업 등 정밀 조작을 시연. 장갑·1인칭 영상 등 사람 데이터로 사전학습하고 소량 로봇 데이터로 맞추며, Genesis World 시뮬레이터로는 시뮬레이션 학습용 데이터셋 없이 폐루프 평가를 해요.

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

공식 자료프로젝트 페이지 genesis.ai

무엇인가

행동 생성 (VLA) — Vision-Language-Action. 영상과 지시를 받아 로봇의 팔·손 동작으로 바꾸는 AI.
발표일 2026-05
가중치 비공개 — 설명·결과만 공개됨

확인된 정보

사양 9개 항목 중 5개에 값이 있음
공식 공식 5개: 구조, 입력, 학습용 데이터셋, 학습용 데이터셋 규모(시간), 적용 로봇 형태
값 확인일 2026-05 · 값마다 출처는 아래 '구조와 학습' 표

확인이 필요한 정보

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

어떤 모델인가

GENE-26.5는 Genesis AI가 2026년 5월 공개한 첫 로봇 파운데이션 모델 시스템으로, 범용 로봇의 손 조작 능력을 사람 수준으로 끌어올리는 것을 목표로 한다. 언어·시각·고유수용 감각·촉각·행동을 한 모델에서 다룬다. flow matching으로 궤적의 결합 분포를 학습해 제어뿐 아니라 상태 추정·역동역학·가치 추정도 조건부 질의로 처리하고, 사전학습된 이해·계획 (VLM) 모델과 월드 모델의 지식도 활용할 수 있다고 설명한다.

학습은 촉각 센서 장갑 데이터, 1인칭 영상, 3인칭 인터넷 영상 같은 사람 중심 데이터로 사전학습한 뒤 소량의 로봇 데이터로 맞추는 방식이다. 회사는 파트너와 함께 20만 시간 이상의 데이터를 모았고, 어려운 기술 대부분은 과제별 로봇 데이터 1시간 미만이면 된다고 밝혔다. 자체 제어 미들웨어를 단 양손 로봇팔이 하나의 가중치로 20단계가 넘는 요리, 피펫 실험, 와이어 하네스 작업, 루빅스 큐브 풀기를 1배속으로 자율 수행하는 영상을 공개했다.

큐브는 외부 솔버가 만든 지시를 언어로 받아 풀었고, 회사는 범용 양손 로봇 시스템으로는 처음 큐브를 풀었다고 주장한다. 사람 손과 1:1 크기이고 20자유도인 Genesis Hand 1.0도 다음 단계 하드웨어로 함께 소개했으며, 모델 가중치 공개 여부는 밝히지 않았다.

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

구조와 학습

공식보도루머추정— 값 없음

구조	flow matching으로 궤적의 결합 분포를 모델링하는 로보틱스 네이티브 파운데이션 모델; 이해·계획 (VLM)·월드 모델의 사전지식을 활용 가능(파라미터 수 비공개)공식
입력	언어, 시각, 고유수용 감각, 촉각공식
학습용 데이터셋	사람 중심 데이터(촉각 데이터 수집 장갑, 1인칭 영상, 3인칭 영상)로 사전학습 + 소량 로봇 데이터 + 인터넷 언어·영상 데이터. 파트너와 함께 20만 시간 이상 수집. Genesis World 시뮬레이터는 폐루프 평가에 쓰며, 평가 대상 모델은 시뮬레이션 데이터 없이 학습공식
학습용 데이터셋 규모(시간)	200,000공식
적용 로봇 형태	양팔 로봇팔 + 다지 로봇 손(자체 제어 미들웨어 적용). Genesis Hand 1.0(능동 20자유도)은 다음 단계 하드웨어 플랫폼공식

출처 2건

genesis.ai [1][2]

한눈에 읽기