Beste VLA-Modelle 2026: Vollständige Vision-Language-Action-Guide
Die 8 besten Vision-Language-Action-Modelle für Robotik im Jahr 2026 <unk> OpenVLA, Octo, pi0, RT-X, Diffusion Policy, ACT <unk> mit Lizenz, Hardware und Fit-Noten.
Die 8 Vision-Language-Action- und Imitations-Learning-Modelle, die wir 2026 empfehlen
Aktualisiert April 2026 8 Modelle in der Rangliste
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TL;DR Unsere Top-Pick-Worte von 2026, die in den Ranglisten stehen: 1. OpenVLA (besten allround-open-weight VLA) · 2. Octo (besten Kompaktdiffusion-Politik) · 3. pi0 (besten Release für physische Intelligenz) · 4. RT-1-X (besten kleinen historischen Ausgangspunkt) · 5. Diffusion-Politik (besten Imitations-Lernalgorithmus für multimodelle Demos) · 6. ACT (besten für bi-manuale Teleop) · 7. InternVLA-M1 (beste räumlich gemahlene VLA aus Shanghai AI Lab) · 8. SmolVLA (beste leichte VLA unter dem LeRobot-Schirm).
Was macht ein VLA-Modell 2026 "beste"?
Die VLA-Landschaft hat sich schnell entwickelt. Vor zwei Jahren bedeutete "beste" "jedes Modell, das überhaupt funktioniert". Heute, mit OpenVLA, Octo, pi0, InternVLA-M1 und einem Dutzend Forschungsvarianten, die alle offene Gewichte versenden, ist die Frage, welches Modell zu your Bereitstellung passt.
- Offene Gewichte & Lizenz. Können Sie es herunterladen, feinen Ton, und liefern es kommerziell? MIT und Apache 2.0 sind die sicheren Lizenzen.
- Wird es auf einem A100, einem 4090 oder einem Randbox laufen?
- Sprachtreue. Wie gut folgt es den Anweisungen der freien Form gegenüber dem Zusammenbruch der Trainingszeitphrasen?
- Fine-Tune-Kosten. Können Sie ihn in einem Tag an Ihren Roboter anpassen oder erfordert er mehrere Knoten-Trainings?
- Produktionsreife. Gibt es Rezepte für LoRA, quantifizierte Varianten und eine Community, die versendet wird?
Das Ranking 2026
OpenVLA
beste Open-Weight-Stiftung VLA
7B ParamsMITOpen X-EmbodimentA100-Klasse GPU
Der Standard VLA für 2026: Llama-2 7B Rückgrat, DINOv2 + SigLIP Vision, diskretisierte Aktionstoken, trainiert auf 970K Open X-Embodiment-Trajektorien. Leistung übertreibt RT-2-X auf LIBERO mit 7x weniger Parametern. Aktive Community Versand LoRA-Adapter und quantifizierte Varianten. Siehe die [OpenVLA Modellseite]
Octo
beste kompakte Diffusion VLA
27M / 93MMITOpen X-EmbodimentKonsumentengruppe
Transformator Diffusion Politik aus dem Nichts auf ~800K Open X-Trajektorien ausgebildet. Laufen auf einem einzigen RTX 4090 bei 20
- Pi0 (Physische Intelligenz)
beste Generalist der nächsten Generation
MehrmilliardenTeilfreigabeKustumskorpus
Die VLA, die Flaggschiff-Generalist von Physical Intelligence, führte einen Flow-Matching-Action-Head ein und konzentrierte sich auf geschickte, langhorizontale Aufgaben. Teile des Stapels und der Checkpoints wurden der Gemeinschaft freigegeben.
- RT-1-X
Beste kleine historische Basislinie
~35MApache 2.0Open X-EmbodimentEinfach-GPU
Die Open X-Embodiment Umschulung von RT-1. Klein, schnell, kreuzverkörperlich. Eine glaubwürdige leichtgewichtige Basis für Forschungspapiere. Für Produktimplantationen bevorzugen Sie Octo
Diffusion Policy
beste Imitationslernen für multimodal-Demos
CNN/Transformator-RückgratMITDDPM Aktionskopf
Die Diffusionspolitik von Columbia ist die Ausgangslinie, wenn Expertendemonstrationen multimodale sind. Eine durchschnittliche Verbesserung von 46,9% gegenüber früheren Methoden des Imitationslernens bei der Veröffentlichung. Natürlich geeignet für kontaktreiche Manipulationen und jede Einstellung, in der durchschnittliche Strategien das Verhalten kollabieren würden. Siehe [Diffusionspolitik]
ACT
Beste Imitationslern für die zweimanschließende Teleop
CVAE-TransformatorMITA-Aktionsschnitten
Von Mobile ALOHA. Schnitt-Aktionsvorhersage mit zeitlicher Ensembling. Züge in Minuten auf einer einzigen GPU, arbeitet mit nur 50 Demonstrationen und bleibt der dominierende Ausgangspunkt für das bi-manuale Teleop-Training.
- InternVLA-M1
Beste geordnete offene VLA
Öffnete GewichteMITGrounding + Aktion
Die zweistufige VLA des Shanghai AI Lab, die die räumliche Erdung als Zwischenrepräsentation vor der Aktionsvorhersage verwendet. Berichtet 71
- SmolVLA ist die beste Leichtgewicht-VLA im LeRobot-Ökosystem.
450 MApache 2.0 Hugs Gesicht
Hugging Face ist ein kompaktes VLA, das unter dem LeRobot-Framework veröffentlicht wurde. Es wurde entwickelt, um auf Laptops und Hobby-Robot-Robot-Geräten zu laufen, mit integrierter Datenladen und -training über LeRobots Pipelines. Ein guter Einstiegspunkt, wenn Sie ein VLA wollen, das ohne eine Rechenzentrum-GPU läuft. Siehe LeRobot.
Zusammenfassung Seite für Seite
| Model | Params | License | Action head | Hardware | Best for |
|---|---|---|---|---|---|
| OpenVLA | 7B | MIT | Discretized tokens | A100/H100 | Language-grounded manipulation |
| Octo | 27M / 93M | MIT | Diffusion | RTX 4090 | Cross-embodiment, high freq |
| pi0 | Multi-B | Partial | Flow matching | Multi-GPU | Dexterous long-horizon |
| RT-1-X | ~35M | Apache 2.0 | Discretized tokens | Single GPU | Small historical baseline |
| Diffusion Policy | Configurable | MIT | DDPM chunks | Single GPU | Multi-modal imitation |
| ACT | Configurable | MIT | CVAE chunks | Single GPU | Bimanual teleop |
| InternVLA-M1 | Open | MIT | Grounded action | A100 | Spatially precise tasks |
| SmolVLA | 450M | Apache 2.0 | Chunked | Laptop GPU | Hobby / edge robots |
Wie Sie für Ihre Einsetzung wählen
Die ehrliche Antwort ist, dass die meisten Teams 2026 zwei Modelle betreiben: eine VLA-Stiftung als Sprach-zu-Task-Frontend und eine schmale Imitationslernungspolitik als genaue Aktionskopf. OpenVLA + Diffusion Policy oder Octo + ACT sind häufige Kombinationen. Für einen Entscheidungsträuß, der auf Aufgabenart und Hardware basiert, siehe unseren Leitfaden zu [wie man ein Robotermodell wählt]
Wenn Sie noch Teleop-Daten sammeln, dann arbeiten Sie mit unseren [Teleoperations-Datendiensten] zusammen.
Was sich zwischen 2024 und 2026 verändert hat
Drei Schichten definieren die aktuelle VLA-Landschaft. Zuerst ** offene Gewichte, die mit geschlossenen Gewichten überholt wurden**. Im Jahr 2023 dominierte das Gespräch von RT-2 und anderen proprietären DeepMind-Modellen. Bis 2026 OpenVLA, Octo, pi0 Teilveröffentlichungen und InternVLA-M1 zusammen decken die meisten Fähigkeiten ein Produktionsteam tatsächlich verwenden würde. Schlossene Modelle führen immer noch an der Grenze, aber die Lücke für offenen Checkpoints ist dramatisch eingeschränkt.
Zweitens wurden die Primitiv-Lern-Imitierungen zu Grundlagen-Modell-Rückgrat**. Der Aktionskopf der Diffusion Policy befindet sich jetzt im Oktober. Die Chunking-and-Assembling-Strategie der ACT ist im gesamten Bereich standardisiert. Die klare Spaltung zwischen "Forschung IL" und "VLA-Entwicklung" ist in einen Schichtenstap verschwimmt, wo jede Stufe Tricks von der unteren Stufe leiht.
Drittens wurden daten zum Engpäck. Mit so vielen fähigen offenen Modellen ist der Unterschied die Qualität und die Abdeckung Ihres eigenen Teleop-Korpus. Teams, die bis 2025 in disziplinierte Datenerhebung investierten
Bekannte Modelle , die wir absichtlich aus der Liste gelassen haben .
Einige Modelle erscheinen in jeder Umfrage, aber erhielten nicht einen Top-Acht-Slot für 2026. RoboFlamingo und BridgeVLA sind in der Forschung bemerkenswert, aber schmaler im Einsatzbereich als die oben genannten Picks. RT-2-X ist nicht heruntergeladen, so dass es nicht auf Modelle, die Sie tatsächlich verwenden können, ranken kann. Gemini Robotics und andere DeepMind Nachfolger sind geschlossen. Eigentümerangeboten aus mehreren kommerziellen Labors sind interessant, aber Sie sperren Sie in bestimmte Cloud-Endpunkte
Wenn einer dieser Modelle besser zu Ihrem Anwendungsfall entspricht als unsere acht besten, wählen Sie lieber das richtige Modell als das Ranggeordnete.
Häufig gestellte Fragen
Was ist ein Vision-Language-Action-Modell (VLA)?
Ein Vision-Language-Action-Modell (VLA) ist ein neuronales Netzwerk, das Kamerabilder und eine Natursprache-Instruktion aufnimmt und Roboteraktionen (Gelenk- oder End-Effektor-Befehle) erzeugt. OpenVLA, Octo und RT-2-X sind die kanonischen Beispiele.
Mit welchem VLA-Modell soll ich 2026 beginnen?
Für die meisten Open-Source-Teams im Jahr 2026 ist OpenVLA (7B, MIT-Lizenz, ausgebildet auf Open X-Embodiment) der Standard-Startpunkt. Wenn Sie auf Verbraucherhardware bereitstellen, ist Octo-Base (93M) eine starke, leichtere Alternative. Wenn Sie reines Imitationslernen auf Teleop-Daten durchführen, beginnen Sie mit ACT für bimanuelle Aufgaben oder Diffusion Policy für multimodelle Einarm-Tätigkeiten.
Welche Hardware brauche ich, um OpenVLA auszuführen?
OpenVLA in bfloat16 benötigt ungefähr 16 GB GPU-Speicher. In der Praxis setzen Teams auf ein einzelnes A100 (40 oder 80 GB), H100 oder L40S für Echtzeit-Entscheidung bei 5
Sind RT-X-Modellgewichte verfügbar?
RT-1-X-Gewichte werden unter Apache 2.0 veröffentlicht und sind auf Hugging Face. RT-2-X-Gewichte werden nicht öffentlich veröffentlicht und wurden nie außerhalb von Google DeepMind verfügbar gemacht. Aus diesem Grund verwenden die meisten praktischen Bereitstellungen, die das Verhalten der RT-2-Klasse wünschen, OpenVLA, das von MIT lizenziert und öffentlich gehostet wird.
Kann ich ein VLA-Modell auf meine eigenen Daten anpassen?
Ja. OpenVLA versendet mit LoRA und vollständigen Feintuning-Rezepten, die die Politik an einen neuen Roboter oder eine neue Aufgabe in Stunden auf einem einzigen A100 anpassen. Octo unterstützt vollständige Feintuning auf einer einzigen 24 GB GPU. ACT und Diffusion Policy werden normalerweise von Grund auf 50
Verwandte Lesungen OpenVLA vs. Octo → RT-X vs. OpenVLA → Diffusionspolitik vs. ACT → VLA-Modellverzeichnis → Offener X-Embodiment-Datenbestand → LIBERO-Benzmark → [Teleop-Datenversammlung →]
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