WALL-A
행동 생성 (VLA)발표일 2024.10가중치 비공개
X Square Robot(쯔볜량)의 자체 행동 생성 (VLA) 모델로, 2024년 10월까지 학습을 마쳤으며 당시 파라미터 규모가 가장 큰 범용 피지컬 AI 조작 모델로 소개됐다(보도). 파라미터 수는 공식 발표되지 않았으며, 2026년 4월에는 같은 회사의 통합 모델 WALL-B가 발표됐어요.
- 파라미터
- —값 없음 (미공개이거나 아직 확인하지 못함)
- 제어 빈도
- —값 없음 (미공개이거나 아직 확인하지 못함)
- 적용 로봇
- —
- 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 2024-10
- 가중치 비공개 — 설명·결과만 공개됨
확인된 정보
- 사양 9개 항목 중 2개에 값이 있음
- 공식 공식 2개: 구조, 적용 로봇 형태
- 값 확인일 2026-01 · 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
- 수록된 로봇과의 연결 기록 없음 — 쓰이지 않는다는 뜻이 아니라 공개 자료에서 찾지 못했다는 뜻이에요
어떤 모델인가
WALL-A는 중국 선전의 X Square Robot(자변량, 自变量)이 자체 개발한 엔드투엔드 행동 생성 (VLA) 모델이다. 회사 공식 사이트는 이를 인식·이해부터 동작 제어까지 전 과정을 하나로 통합한 조작 대형 모델로 소개한다. 보도에 따르면 영상·언어·촉각 신호를 입력받아 관절 토크·속도·자세 같은 행동을 바로 출력한다.
구조는 공유 어텐션에 전문가별 피드포워드 모듈을 결합했고 3단계 학습 방식을 쓰며, 별도 계획 모듈 없이 모델 안의 사고 사슬(CoT)로 지시를 하위 작업으로 나눈다고 한다. 학습용 데이터셋은 원격조작·외골격·UMI로 모은 실제 시범에 공개 로봇 데이터와 자동 생성한 멀티모달 데이터를 더했다. 회사는 월드 모델로 행동 결과를 예측하고 대규모 실제 로봇 강화학습을 통해 비정형 환경의 이동 조작을 제로샷으로 일반화한다고 주장한다.
2024년 10월 학습을 마쳤을 때 범용 피지컬 AI 조작 모델 가운데 파라미터 규모가 가장 컸다고 보도됐다. 바퀴형 양팔 로봇 Quanta X1으로 실내외 음식 배달을 시연했고, 물류 현장에서 비정형 택배를 식별하거나 고자유도 손으로 카드를 나눠 주는 모습도 선보였다. 이 계열의 오픈소스 버전으로는 WALL-OSS가 따로 공개됐다.
회사 공식 페이지와 논문을 바탕으로 정리했어요. 성공률·최초 같은 표현은 회사 발표예요.
구조와 학습
| 구조 | 엔드투엔드 행동 생성 (VLA) 모델(세부 미공개)공식 |
|---|---|
| 적용 로봇 형태 | Quanta X1 등 X Square 바퀴형 양팔 로봇공식 |