OpenVLA vs. Octo: Welches Vision-Language-Action-Modell gewinnt?

Zwei landestehende Open-Weight-VLAs, die auf dem Open X-Embodiment-Corpus ausgebildet wurden, eine eine 7B Multimodal-Bestie, die andere eine schlanke 27M/93M Diffusion-Transformator. Welches passt zu Ihrem Roboter, Ihrem GPU-Budget und Ihrer Aufgabe?

Aktualisiert April 2026 7B vs 93M Params MIT-lizenziert

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TL;DR Wählen Sie OpenVLA, wenn Sie eine breite Sprache, ein Llama-2-Backbone und das beste Out-of-the-Box-Null-Shot-Verhalten bei Manipulationen-Benchmarks wollen und Sie können sich einen einzigen A100/H100 bei Abschluss leisten. Wählen Sie Octo, wenn Sie einen kompakten, schnellen Diffusionstransformator benötigen, der sich in verschiedenen Ausführungsformen günstig anpassen und auf Rohstoff-GPUs laufen lässt und im Gegenzug auf Geschwindigkeit und Flexibilität eine geringere Sprachaufhängigkeit akzeptiert.

Warum dieser Vergleich wichtig ist

OpenVLA und Octo sind die beiden am meisten zitierten Open-Weight-Vision-Language-Action-Modelle, die 2024 veröffentlicht wurden und beide auf dem Open X-Embodiment-Daten-Set ausgebildet wurden. Wenn Sie 2026 einen Roboter-Lernstack aufstellen, sei es für [Warehouse Picking] (T3), [Lab-Automatisierung] (T4), oder eine humanoide Teleop-Pipeline (T4), eines dieser ist fast sicher Ihr Ausgangspunkt. Aber die beiden Modelle wurden mit sehr unterschiedlichen Philosophien entwickelt, und die falsche Wahl kostet Sie Wochen Fein-Tuning und viele GPU-Stunden.

Diese Seite führt durch Architektur, Schulungsdaten, Einsatzspuren, Sprachkonditionierung und die ehrlichen Kompromisse. Wenn Sie stattdessen die tiefe Verzeichnisansicht wünschen, sehen Sie unseren VLA-Modellverzeichnis oder die Einzelne OpenVLA-Seite und Octo-Seite.

Ein Blick auf den Vergleich

Dimension	OpenVLA	Octo
Parameters	7B	27M (Octo-Small) / 93M (Octo-Base)
Backbone / architecture	Llama-2 7B LLM + DINOv2 + SigLIP vision encoders	Transformer diffusion policy from scratch, multimodal token stream
Action head	Discretized action tokens output by the LLM	Conditional diffusion over continuous actions (DDPM-style)
Training data	~970K trajectories from Open X-Embodiment	~800K trajectories from Open X-Embodiment
Language conditioning	Native (LLM-level), strong instruction following	Supported via text or goal-image tokens, weaker instruction grounding
Action space	7-DOF end-effector delta (extensible via fine-tune)	Flexible — supports varied action dims across embodiments
Inference hardware	~16 GB VRAM bf16, ideally A100/H100/L40S for real-time	Runs comfortably on a single RTX 4090 or smaller
Throughput (typical)	~5–10 Hz on A100 without quantization	~10–30 Hz on consumer GPUs with action chunking
Fine-tuning cost	LoRA on 1× A100 is practical; full fine-tune needs multi-GPU	Full fine-tune feasible on a single 24 GB GPU
License	MIT	MIT
Paper	Kim et al., CoRL 2024 (arXiv:2406.09246)	Octo Model Team, arXiv:2405.12213
Code	github.com/openvla/openvla	github.com/octo-models/octo

Architektur tiefgreifend

OpenVLA: ein Sprachenmodell-Erstdesign

OpenVLA ist im Grunde eine Llama-2 7B, die gelernt wurde, Action-Token zu emittieren. Bilder werden durch einen verschmolzenen DINOv2 + SigLIP-Visual-Stack kodiert und in den Token-Stream des LLM projiziert. Kontinuierliche Aktionen werden in 256 Bins pro Dimension diskretisiert und als ein neues Vokabular behandelt, das das Modell autoregressiv prognostiziert. Da der Aktionsraum in dem gleichen Tokenraum wie Sprache ausgedrückt wird, erbt man die Kompositionsgeneralisierung des LLM. Das Modell kann neuartige Anweisungen folgen, die es während des Trainings nie gesehen hat, und die Autoren zeigten, dass es RT-2-X auf den LIBERO- und BridgeData V2-Suiten übertreibt, obwohl es 7x weniger Parameter als RT-2-X 55B-Variante verwendet.

Die Kosten sind die Größe: OpenVLAs 7B-Gewichte und autoregressive Dekodierung machen die Echtzeitkontrolle anspruchsvoll. In der Praxis werden die Teams mit Action Chunking, bfloat16-Abschluss und einer dedizierten A100-Klasse-GPU bereitgestellt oder sie LoRA-Tune einen kleineren Aktionskopf für einen bestimmten Roboter. OpenVLA auf einer OpenArm- oder AlphaRobot-Plattform funktioniert, aber Sie zahlen eine Prämie für das Sprachverhalten.

Octo: Diffusionstransformator im Rahmen der Politik

Octo wurde umgekehrt entwickelt. Das Octo-Team begann mit der Beobachtung, dass die meisten Roboter-Politiken kein 7B-Sprachmodell benötigen sie benötigen ein kleines, schnelles, multimodales Netzwerk, das verschiedene Ausführungsformen und Aktionsräume absorbieren kann. Octo ist ein von Grund auf mit einem bedingten Diffusionskopf ausgebildeter Transformator, der Aktionssequenzen auszeichnet, die auf Bilder, Sprache und Zielfiguren bedingt sind. Die Aktions-Funktion ist eingebettet.

Die Varianten 27M und 93M sind klein genug, um auf hoher Frequenz auf Verbraucherhardware zu bedienen, und die Diffusionsformulation erfasst multimodale Demonstrationsverteilungen sauber so dass Octo für [diffusion-policy-style] T8) Imitationslernungsworkflows geeignet ist. Der Kompromiss ist, dass Octo's Sprachverständnis eher auf Trainingszeitverteilung als auf einem LLM-Vorgang beruht, so dass die Null-Shoot-Instruktion nach wirklich neuartigen Anfragen schwächer ist als die von OpenVLA.

Ausbildungsdaten und Verallgemeinerung

Beide Modelle wurden auf dem [Open X-Embodiment] T9) Datensatz trainiert das Multi-Institutionskorpus von etwa 970K echten Roboter-Trajektorien in 22 Ausführungen. OpenVLA verwendet die vollständige 970K-Veröffentlichung; Octo verwendet einen kuratierten 800K-Trajektorie-Untersatz. Diese gemeinsame Herkunft bedeutet, dass beide Modelle Franka, WidowX, Google Robot und einen langen Schwanz von Lab-Armen gesehen haben, aber ihre induktive Voreingenommenheiten unterscheiden sich. OpenVLA erbt das Sprachmodell Prior (gut für die Verallgemeinerung über Anweisungsphrasen hinweg). Octo erbt das Diffusion Prior (gut für multimodale, hochfrequente Flugbahnen). Wenn Sie entweder auf Ihre eigenen Teleop-Daten, die über [RCSV's Datendienste] erhoben wurden, fein abgestimmt werden, bilden diese Priors, wie viel Daten Sie benötigen.

Wenn OpenVLA gewinnt

• Sie benötigen Sprach-Geworfen. Wenn die Betreiber Anweisungen zur freien Form geben ("den roten Block links vom Becher setzen"), gibt Ihnen OpenVLAs Llama-2 Rückgrat das Verständnis der Kompositionssprache aus der Box.
• Sie haben Hardware der H100/A100-Klasse. Auf einer Arbeitsstation mit einer 40 GB-GPU läuft OpenVLA bequem und die Sprachtreue zahlt sich selbst.
• Sie wollen eine starke Null-Schuss-Baseline vor der Datenerhebung. OpenVLA veröffentlichte Zahlen über LIBERO-Spatial, LIBERO-Object und BridgeData V2 sind ein solides Ausgangspunkt.
• Sie planen LoRA-Fine-Tune für eine bestimmte Ausführungsform. Die OpenVLA-Community hat viele LoRA-Rezepte verschickt, und die Adaptergewichte sind im Vergleich zu vollständiger Feine-Tuning winzig.

Wenn Octo gewinnt

• Sie setzen auf eine 24 GB-GPU oder eine Edgebox. Octo-Small (27M) ist klein genug, um neben Wahrnehmungs- und Planungsstacks zu laufen.
• Deine Aufgabe ist die Multimodal-Demonstrationen-Imitation. Die Diffusionsköpfe erfassen natürlich "es gibt drei Möglichkeiten, dies zu tun" -Demonstrationsverteilungen, die die entropische Politik kollabieren.
• Sie möchten auf unterschiedlichen Ausführungsformen einstellen. Octo wurde explizit entwickelt, um verschiedene Aktionsdimensionen und Kameraansichten zu akzeptieren ein großartiger Anpassungsfaktor, wenn Ihre Flotte zwei- und einarmige Anlagen enthält.
• Hochsteuerfrequenz ist wichtig. Die kleinere Fußabdrückung und die zerkleinerte Diffusion von Octo ermöglichen eine 2030 Hz Schließschaltfläche-Steuerung auf einer einzigen GPU.

Ehrliche Abmachungen

Die Sprachvorteile von OpenVLA verschwinden, sobald Sie eine schmale Aufgabenverteilung anpassen zu diesem Zeitpunkt zahlen Sie 7B-Parameter für das Verhalten, das eine 93M-Politik erzeugen könnte. Umgekehrt kann die Sprachenkonditionierung von Octo bei Out-of-Distriribution-Anweisungen stillschweigend versagen, und das Debugging "Warum hat der Roboter das falsche Objekt ausgewählt" ist schwieriger, wenn die Politik kein LLM hat, um zu fordern. Wenn Ihr Einsatz sprachlich leicht und Aufgabenbeschränkt ist (Bin-Picking, [Warehouse-Kitting]T11), Fix-Pose-Versammlung), ist Octo fast immer der richtige Anruf. Wenn Ihre Bereitstellung sprachlich schwer und auf Aufgabenbereiche (Haushilfe, flexible Laborautomation) abhängt, verdient OpenVLA seinen Fußabdruck.

Benchmarks zu beobachten

Anstatt einer einzelnen Papiernummer zu vertrauen, empfehlen wir, beide Modelle auf Ihrer eigenen Aufgabenverteilung mit standardisierten Suiten zu bewerten. Der LIBERO-Benchmark deckt kurzhorizonliche Manipulationen ab, CALVIN deckt langhorizonliche sprachlich bedingte Aufgaben ab und Google Robot deckt Tabelleverallung. Sowohl OpenVLA als auch Octo veröffentlichen Referenznummern auf jeder.

Ein subtiler, aber wichtiger Punkt: Benchmark-Nummern zwischen OpenVLA und Octo sind nicht immer appels-to-apples. OpenVLA veröffentlichte LIBERO-Score wurden mit dem Basis-Checkpoint 7B nach einer kurzen LoRA-Feinabstimmung auf LIBERO-Trajektorien gesammelt; Octo-Score wurden mit Octo-Base ausgewertet null-shot gesammelt. Wenn Sie entweder reproduzieren, verzeichnen Sie den genauen Checkpoint, das Fein-Tuning-Rezept und das Evaluierungsprotokoll Kleine Temperaturunterschiede, die Aktions-Chunking und die zeitliche Zusammenstellung machen den größten Teil der Verbreitung aus, die Sie in den Ergebnissen der Gemeinschaft sehen.

Für die Verständigung des Einsatzes empfehlen wir auch, eine kurze interne Evaluation von zehn Episoden Ihrer eigenen Aufgabe durchzuführen, bevor Sie sich an ein Modell beteiligen.

Rezepte für Feinschneiden in der Praxis

Beide Modelle haben reife Feinschaltungs-Pipelines, und die Rezepte zeigen viel über die Modelle. OpenVLAs Referenz-LoRA-Rezept trainiert einen Rank-16 Adapter für etwa 20K50K Schritte auf einem einzigen 80 GB A100 mit einer Batchgröße von 16, mit dem T0 Trainingstack. Vollständiges Feinschaltungs erfordert vier A100s oder besser. Die Checkpoints sind für LoRA-Adapter typischerweise 150200 MB, so dass es praktisch ist, viele Aufgaben-spezifische Adapter gegen eine gemeinsame 7B-Basis zu versenden.

Die Story der Feintuning von Octo ist einfacher: Sie laden den Basis-Checkpoint, befestigen einen Aufgaben-spezifischen Kopf, wenn Ihr Aktionsraum unterschiedlich ist, und laufen 10K50K Gradient Schritte auf Ihren Flugbahndaten. Wenn Ihre Datenleitung bereits im LeRobot- oder RLDS-Format ist, wird sie von Octo ohne Reibung aufgenommen.

Ökosysteme und Werkzeuge

OpenVLA profitiert vom Llama-Ökosystem jedes Quantifizierungs-, Servierungs- und Adapterwerkzeug, das für LLM-Abschluss gebaut wurde, gilt. Sie können OpenVLA durch vLLM mit benutzerdefinierten Samplern ausführen, es auf 4-Bit mit Bit und Byte quantizieren oder es in TensorRT-LLM für die Produktionsdurchsatz kompilieren.

Octo ist ein kleiner Ökosystem, aber sehr gut mit Robotik ausgerichtet: LeRobot, RLDS und die meisten modernen Datenerhebungsstacks unterstützen es nativ.

Unsere Empfehlung

Wenn dies Ihre erste VLA-Implementierung ist und Sie eine A100-Klasse-Arbeitsstation haben, beginnen Sie mit OpenVLA das Sprachenverhalten spart Ihnen Wochen an prompt-template-Engineering, und MIT-Lizenzvergabe hält kommerzielle Wege offen. Wenn Sie auf Verbraucherhardware implementieren, mit hoher Frequenz laufen oder eine schmale Aufgabe ansprechen, wählen Sie Octo-Base und passen Sie Ihre eigenen Teleop-Daten auf. Viele Produktionsteams führen am Ende both: OpenVLA als Anweisungs-Follow-Front-End, Octo als schnelle Low-Level-Politik.

RCSV hat sowohl auf OpenArm, Unitree G1 als auch auf Mobile ALOHA-Plattformen eingesetzt.

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