Isaac GR00T N1.7

엔비디아🇺🇸 미국Isaac GR00T 계열

행동 생성 (VLA)발표일 2026.04가중치 공개 · NVIDIA Open Model License (가중치) / Apache-2.0 (코드)

Cosmos-Reason2-2B(Qwen3-VL) 백본으로 교체한 '오픈 추론 VLA'. GTC 2026에서 발표, 4월 얼리 액세스 공개 후 GA 전환, 상업적 이용 가능하며 LeRobot에 통합.

파라미터: 3공식
제어 빈도: 28공식
적용 로봇: 1대
벤치마크 결과: 1건

공식 자료프로젝트 페이지 nvidia.com 공식 발표 huggingface.co 코드 저장소 github.com 가중치 huggingface.co

무엇인가

행동 생성 (VLA) — Vision-Language-Action. 영상과 지시를 받아 로봇의 팔·손 동작으로 바꾸는 AI.
발표일 2026-04
가중치 공개 (NVIDIA Open Model License (가중치) / Apache-2.0 (코드)) — 내려받아 직접 실행·추가 학습할 수 있음
이 모델을 쓰는 로봇 1대
수록된 벤치마크 결과 1건
연결된 학습용 데이터셋 2개

확인된 정보

사양 9개 항목 중 8개에 값이 있음
공식 공식 8개: 구조, 입력, 파라미터 (B), 제어 빈도 (Hz), 학습용 데이터셋, 적용 로봇 형태 외 2개
값 확인일 2026-04 · 값마다 출처는 아래 '구조와 학습' 표

확인이 필요한 정보

수록된 벤치마크 결과 1건이 모두 자체 발표 — 자체 발표 외 평가는 아직 수록되지 않았어요

어떤 모델인가

Isaac GR00T N1.7은 엔비디아가 2026년 3월 GTC에서 발표하고 4월 Hugging Face와 GitHub에 얼리 액세스로 공개한 30억 파라미터 규모의 오픈 행동 생성 (VLA) 모델로, 휴머노이드가 여러 가지 손 작업을 두루 해내도록 하는 것이 목적이다. 카메라 영상, 언어 지시, 관절 위치·속도 같은 로봇 상태를 입력받으면, Cosmos-Reason2-2B 기반 이해·계획 (VLM) 모델이 과제를 하위 단계로 나눠 추론하고 flow matching 방식의 diffusion transformer 액션 헤드가 이를 연속 동작으로 바꾸는 두 단계 구조다. 사전학습에는 약 2만 시간 분량의 1인칭 사람 영상(EgoScale)과 양팔·반휴머노이드·휴머노이드 로봇 데이터를 썼고, 사용자는 LeRobot 데이터셋 형식의 자기 로봇 데이터로 추가 학습할 수 있다.

엔비디아는 사람 영상을 1천 시간에서 2만 시간으로 늘리자 손재주 과제의 평균 완수율이 두 배 넘게 올랐다고 주장하며, Unitree G1·AGIBot Genie 1 등에서 시연하고 Jetson AGX Thor에서 약 28Hz로 추론할 수 있다고 밝혔다. 상업적 이용이 가능한 라이선스(코드 Apache 2.0, 가중치 NVIDIA Open Model License)로 공개됐으며, 엔비디아는 Humanoid·LG전자·NEURA Robotics 등이 도입한다고 발표했다.

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

구조와 학습

공식보도루머추정— 값 없음

구조	Cosmos-Reason2-2B 이해·계획 (VLM) 모델(Qwen3-VL) + flow-matching DiT 액션 헤드(16층); 상태·액션 차원 132, 액션 호라이즌 40공식
입력	카메라 이미지(원본 종횡비), 언어 지시, 로봇 상태공식
파라미터 (B)	3공식
제어 빈도 (Hz)	28공식
학습용 데이터셋	양팔·반휴머노이드·휴머노이드 로봇 데이터 + EgoScale 사람 영상 2만 시간공식
적용 로봇 형태	Franka(LIBERO), DROID, WidowX, Google Robot, SO-100 등 신규 로봇, Unitree G1(GEAR-SONIC 전신 제어)공식
추론 하드웨어	16GB+ VRAM GPU, Jetson AGX Thor, RTX PRO 6000 Blackwell공식
발표 벤치마크	N1.6과 유사 성능에 일반화·언어 추종 개선; RoboCasa, SimplerEnv, LIBERO, 실기 G1 평가공식

적용 로봇

G1 유니트리

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%	자체 발표	2026-04

학습용 데이터셋

DROID Stanford / UC Berkeley / TRI 외 13개 기관
Open X-Embodiment 구글 딥마인드

출처 7건

huggingface.co [1][2]
github.com [1][2]
nvidia.com [1]
nvidianews.nvidia.com [1]
developer.nvidia.com [1]

한눈에 읽기