Runway lança Praxis-1, modelo aberto de 27 mil milhões de parâmetros para controlar robôs
A empresa Runway lançou o Praxis-1, um modelo de 27 mil milhões de parâmetros para controlo de robôs com pesos e código abertos, afirmando liderar o benchmark RoboLab-120 da Nvidia entre modelos do género.
O Praxis-1 foi lançado a 11 de novembro de 2026, segundo a Runway, citada pelo Let's Data Science a 14 de novembro. É descrito como um 'world action model' — um transformador de difusão com arquitetura mistura-de-especialistas que prevê simultaneamente vídeo e ações — que recebe imagens de câmara, instruções de texto e dados de posição do robô, ajustando-se a cada novo fotograma. Os pesos, o código de inferência e o código de afinação (fine-tuning) estão disponíveis sob licença Apache 2.0, que permite uso comercial, no GitHub, Hugging Face e vLLM-Omni.
Segundo a Runway, o modelo obteve 46,2% de sucesso no benchmark RoboLab-120 da Nvidia, ao longo de 1.200 episódios — o valor mais alto entre modelos do género, batendo o FLUX 3 Action (42,9%), o Cosmos3 Nano (36,8%) e o π0.5 (28,0%). O site The Decoder nota que foi a própria Runway que correu os testes, sem verificação independente, e que o Praxis-1 ocupa o quinto lugar na tabela geral do benchmark, atrás de dois agentes de IA e dois modelos robóticos.
Em testes com um robô real Franka, com 10 tarefas e 10 tentativas cada, o Praxis-1 teve sucesso em 88 das 100 tentativas, contra 80 do FLUX 3 Action. Transferido para o robô RT-1 da Google, não incluído nos dados de treino, o modelo atingiu 80,0% no benchmark SimplerEnv, contra 52,4% da política original do RT-1, após cerca de 95 horas de dados de afinação. Segundo o The Decoder, o modelo por vezes confunde objetos semelhantes e ainda não planeia com fiabilidade sequências complexas de várias etapas.
Perguntas frequentes
O que é o Praxis-1 da Runway?
É um modelo de IA de 27 mil milhões de parâmetros, lançado a 11 de novembro de 2026 com pesos e código abertos sob licença Apache 2.0, feito para controlar robôs ao prever simultaneamente vídeo e ações a partir de câmaras, texto e dados de posição.
Fontes
- Let's Data Science (via Runway / The Decoder) letsdatascience.com
Resumo editorial em português feito com apoio de inteligência artificial a partir das fontes indicadas. Como fazemos o Boletim IA.