Spirit v1.5
행동 생성 (VLA)발표일 2026.01가중치 공개 · Apache-2.0 (weights, HF 카드); MIT (code, GitHub)
치엔쉰즈넝(千寻智能, Spirit AI)의 행동 생성 (VLA) 모델로, 2026년 1월 RoboChallenge Table30에서 π0.5를 제치고 1위(총점 66.09, 성공률 50.33%)에 오른 뒤 가중치·평가 코드를 공개했어요. '정제되지 않은' 다양한 데이터 수집 방식을 내세워요.
- 파라미터
- 5.4공식
- 제어 빈도
- —값 없음 (미공개이거나 아직 확인하지 못함)
- 적용 로봇
- —
- 벤치마크 결과
- 1건
B (10억 개)
Hz · 행동 출력 빈도
윙치키에 연결된 로봇
수록된 점수
공식 자료프로젝트 페이지 spirit-ai.com코드 저장소 github.com가중치 huggingface.co
한눈에 읽기
무엇인가
- 행동 생성 (VLA) — Vision-Language-Action. 영상과 지시를 받아 로봇의 팔·손 동작으로 바꾸는 AI.
- 발표일 2026-01
- 가중치 공개 (Apache-2.0 (weights, HF 카드); MIT (code, GitHub)) — 내려받아 직접 실행·추가 학습할 수 있음
- 수록된 벤치마크 결과 1건
확인된 정보
- 사양 9개 항목 중 5개에 값이 있음
- 공식 공식 3개: 구조, 입력, 파라미터 (B)
- 보도 보도 2개: 적용 로봇 형태, 발표 벤치마크
- 벤치마크 결과 1건: 자체 발표 0건 · 자체 발표 외 평가 1건
- 값 확인일 2026-01 · 값마다 출처는 아래 '구조와 학습' 표
확인이 필요한 정보
- 값 없는 기본 사양 (공개 자료에서 찾지 못함): 제어 빈도 (Hz), 학습용 데이터셋
- 수록된 로봇과의 연결 기록 없음 — 쓰이지 않는다는 뜻이 아니라 공개 자료에서 찾지 못했다는 뜻이에요
어떤 모델인가
Spirit v1.5는 중국 치엔쉰즈넝(千寻智能, Spirit AI)이 2026년 1월 공개한 행동 생성 (VLA) 모델이다. 정제된 데이터보다 다양하고 통제되지 않은 데이터로 사전학습하는 편이 낫다는 회사의 주장을 보여 주는 모델로, Qwen3-VL-4B 이해·계획 (VLM) 모델 백본에 DiT(diffusion transformer) 액션 헤드를 붙인 약 5B 파라미터 구조다. 학습용 데이터셋은 작업자에게 대본 대신 '음료 만들기' 같은 큰 목표만 주고 로봇을 자유롭게 다루게 하는 개방형 수집 방식으로 모았다.
그래서 실패 후 재시도나 작업 전환 장면까지 데이터에 담긴다. 회사는 같은 데이터 양으로 비교했을 때 이렇게 사전학습한 모델이 새 작업 미세조정에서 40% 적은 반복으로 같은 성능에 도달했다고 발표했다. 2026년 1월 11일 기준으로는 Franka·Arx5·UR5·ALOHA 등 여러 로봇에서 실제 작업 30개를 평가하는 RoboChallenge Table30에서 π0.5 등을 제치고 최고 성능을 냈다고 밝혔다(총점 66.09, 성공률 50.33%로 보도). 가중치와 추론 코드를 공개했고 미세조정 코드는 2026년 4월 공개됐으며, 라이선스는 Hugging Face 카드에 Apache-2.0, GitHub에 MIT로 표기돼 있다.
회사 공식 페이지와 논문을 바탕으로 정리했어요. 성공률·최초 같은 표현은 회사 발표예요.
구조와 학습
| 구조 | Qwen3-VL-4B-Instruct 이해·계획 (VLM) 백본 + DiT(Diffusion Transformer) 액션 헤드공식 |
|---|---|
| 입력 | 현재 관측, 텍스트 지시(출력: 다음 액션 청크)공식 |
| 파라미터 (B) | 5.4공식 |
| 적용 로봇 형태 | 단일 팔, 양팔보도 |
| 발표 벤치마크 | RoboChallenge Table30 총점 66.09, 과제 성공률 50.33%(2026-01-11 기준 1위)보도 |
벤치마크 결과
결과 날짜 최신순 · 같은 벤치마크라도 세부 조건이 다르면 직접 비교할 수 없어요| 벤치마크 | 세부 조건 | 점수 | 평가 구분 | 결과 날짜 |
|---|---|---|---|---|
| RoboChallenge Table30 | Table30 v1 (30개 과제) 성공률 | 51% | 운영팀 평가 | 2026-10 |