Thinker-VLA
행동 생성 (VLA)가중치 비공개
유비테크 Thinker 스택의 행동 모델로, 산업용 휴머노이드의 운반·적재 작업에 적용되고 있다고 회사가 밝혔어요. 산업 현장 추론 효율 176% 향상을 주장하나 세부 사양은 미공개예요. 현장 운용은 Co-Agent·BrainNet 2.0과 함께 쓰여요.
- 파라미터
- —값 없음 (미공개이거나 아직 확인하지 못함)
- 제어 빈도
- —값 없음 (미공개이거나 아직 확인하지 못함)
- 적용 로봇
- 1대
- 벤치마크 결과
- —
B (10억 개)
Hz · 행동 출력 빈도
윙치키에 연결된 로봇
수록된 점수
한눈에 읽기
무엇인가
- 행동 생성 (VLA) — Vision-Language-Action. 영상과 지시를 받아 로봇의 팔·손 동작으로 바꾸는 AI.
- 발표일 미상
- 가중치 비공개 — 설명·결과만 공개됨
- 이 모델을 쓰는 로봇 1대
확인된 정보
- 사양 9개 항목 중 3개에 값이 있음
- 보도 보도 3개: 구조, 적용 로봇 형태, 발표 벤치마크
- 값 확인일 2026-02 – 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
- 발표일을 확인하지 못했어요
어떤 모델인가
Thinker-VLA는 유비테크가 자체 '피지컬 AI 두뇌' 체계에서 행동을 담당하는 모델로 소개한 행동 생성 (VLA) 모델로, 기반 모델 Thinker, 월드 모델 Thinker-WM과 함께 Thinker 계열을 이룬다. 회사 소개 페이지는 이 모델이 시각 인식·언어 이해·행동 생성 능력을 하나로 통합한다고만 설명하며, 백본·행동 출력 방식·파라미터 수 같은 구조 정보와 학습용 데이터셋·학습 단계는 공개하지 않았다. 보도에 따르면 유비테크는 조건 변화에 맞춰 동작을 조정해야 하는 산업 현장의 운반·적재 작업에 VLA 기술을 적용해 왔으며, 2026년 상반기에는 VLA와 원격조작을 결합해 자재 운반·상하차·분류 등 산업 솔루션을 검증했다고 밝혔다.
회사는 같은 소개에서 여러 휴머노이드의 작업 분해·스케줄링·협업을 위한 BrainNet 2.0과 Co-Agent 기술도 함께 내세운다. 공식 논문·가중치·API는 확인되지 않아 성능은 외부에서 검증할 수 없다.
회사 공식 페이지와 논문을 바탕으로 정리했어요. 성공률·최초 같은 표현은 회사 발표예요.
구조와 학습
공식보도루머추정— 값 없음
| 구조 | 시각 인식·언어 지시 통합 행동 생성 (VLA) 모델(세부 미공개)보도 |
|---|---|
| 적용 로봇 형태 | Walker S2 등 산업용 휴머노이드보도 |
| 발표 벤치마크 | 산업 시나리오 추론 효율 176% 향상(단일 보도, 회사 주장)보도 |
적용 로봇
- Walker S2 유비테크
유비테크