OpenVLA vs Octo:どのビジョン言語アクションモデルが勝てるのか
OpenVLA (7B) と Octo (27M/93M) 建築,Open-Xトレーニング,ライセンス,ハードウェアのニーズ,展開フィットに関する対照.今日正しい VLA を選択してください.
2つの重要なオープンウェイトVLAがオープンX-Embodiment corpusに訓練されています 1つは7Bマルチモダルの獣 もう1つは 27M/93Mのスリーンな拡散トランスフォーマーです ロボット,GPU予算,そしてあなたの任務に合致します
更新された2026年4月 7B vs 93M パラム MITライセンス
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操作基準で最も優れた操作性ゼロショット行動と 幅広い言語の基礎,Llama-2のバックボーンを望むとき TL;DRを選択します
なぜこの比較が重要なのか
OpenVLAとOctoは2024年にリリースされた最も引用されたオープンボートビジョン言語アクションモデルで,どちらもOpen X-Embodimentデータセットで訓練されています. 2026年にロボット学習スタックを立ち上げている場合, (倉庫ピックアップ)
このページでは,建築,トレーニングデータ,展開足跡,言語コンディショニング,そして正直なトレードオフを紹介しています.代わりに,深いディレクトリビューを希望する場合は,私たちの VLAモデルディレクトリ または個別 OpenVLAページ と [Octoページ](
瞬間の比較
| 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 |
建築の深層潜水
OpenVLA:言語モデル初設計
OpenVLAは基本的にアクショントークンを発信するように教えられたLlama-2 7Bです.画像は,融合したDINOv2 + SigLIPビジュアルスタックによってコードされ,LLMのトークンストリームに投影されます.連続したアクションは,次元ごとに256ビンのように分断され,モデルが自動後退的に予測する新しい語彙として扱われます. 動作空間は言語と同じトークン空間で表現されているため, LLMの構成概要を継承します モデルはトレーニング中に見たことのない新しい指示に従うことができます. そして,ライバーとブリッジデータ V2 セットではRT-2-Xの55B変数よりも7×少ないパラメータを使用しているにもかかわらず,RT-2-Xの55B変数よりも7×少ない性能が表れていることを著者は示しました.
費用はサイズである:OpenVLAの7B重量と自動解読によりリアルタイム制御が要求される.実際,チームはアクションチャンキング,bfloat16推論,および専用A100クラスのGPUを導入する.または特定のロボットに小さなアクションヘッドをLoRA-tuneする.OpenArmまたはAlphaRobotプラットフォームでのOpenVLAは動作しますが,言語行動にはプレミアムを払います.
Octo:政策規模での拡散トランスフォーマー
Octoは,他の方法で設計された.Octoチームは,ほとんどのロボット政策が7B言語モデルを必要としないという観察からスタートした.彼らは,多様な実施形態とアクションスペースを吸収できる小さな高速マルチモダルのネットワークを必要としている.Octoは,画像,言語,目標画像に条件付けされたアクションシーケンスを指す条件性拡散ヘッドでゼロから訓練されたトランスフォーマーです. 行動の部分が 組み込まれています
27Mと93Mの変数は,消費者のハードウェアで高周波で提供できるほど小さい.そして,拡散式は多モード式示範分布をきれいに捕捉します. Octoは, [拡散政策スタイル] (T8
訓練データと一般化
両モデルは[Open X-Embodiment]
OpenVLAが勝利したとき
- 言語の基礎が必要です. 操作者がフリーフォームの指示を出す場合 ("マップの左に赤いブロックを入れ") OpenVLA のLlama-2のバックボーンが,構成言語の理解を無事に提供します.
- H100/A100クラスのハードウェアがあります.** 40 GB の GPU を搭載した作業ステーションでは,OpenVLA は快適に動作し,言語の信頼性が自費します.
- データ収集前に 強いゼロショットベースラインが必要です. LIBERO-Spatial, LIBERO-Object,BridgeData V2に関するOpenVLAの公開された数字は,しっかりとしたスタート地点です.
- LoRAを特定の実施形態に調整する計画です. OpenVLAコミュニティは多くのLoRAレシピを配達しており,アダプターの重量は完全な調整と比較して小さすぎます.
オクトが勝った時
- ** 24 GB の消費 GPU や edge box に 搭載している. ** Octo-Small (27M) は,認識と計画スタックと共に動作するほど小さい.
- あなたの仕事は多モダルの示範模倣です. 拡散ヘッドは自然に"このことを行う方法が3つある"と示範分布を捕捉します 交差エントロピー政策が崩壊します
- ** 異なる実施形態を調整したいです.** Octoは,異なるアクション次元とカメラビューを受け入れるために明確に構築されました.
- 高制御周波数の問題です. Octoの小さな足跡と断片分散により,単一のGPUで20~30 Hzの閉ループ制御が達成可能になります.
誠実な妥協
OpenVLAの言語優位性は,狭いタスク分布に微調整するとなくなり,93Mのポリシーがもたらす行動に対して 7Bパラメータを支払っている. Octoの言語コンディショニングは,分散外指示で黙って失敗し,ポリシーに LLMが提示できない場合"ロボットはなぜ間違ったオブジェクトを選んだのか"をデバッグすることは難しくなります.あなたのデプロイメントは言語軽量でタスク狭い (bin picking, [倉庫キッティング]
チェックする基準
単一紙番号を信頼する代わりに,標準化されたスイートを使用して両方のモデルを標準化されたタスク分布で評価することをお勧めします. [LIBERO基準値]
微妙だが重要な点:OpenVLAとOctoの基準値は常にリンゴ対リンゴではありません.OpenVLAの公開された LIBEROスコアは,LIBERO軌道をローラ細かな調整後7B基点検問で収集されました.OctoはOcto-Base評価されたゼロショットで収集されました. 温度やアクション・チャックリング,タイムリー・エンセンブルの微小違いが コミュニティ結果で見られる 差のほとんどを占めています
導入の健全性のために,私たちは10回の自分の作業のエピソードで短期間内評価を実行することをお勧めします. 1つのモデルにコミットする前に. その2日間の比較のコストは,間違ったベースで8週間分の微調整のコストよりもはるかに低い.
精細調節のレシピ
両モデルは細かな調節パイプラインを熟練しており,レシピはモデルについて多くを明らかにしています.OpenVLAの基準LoRAレシピは,
Octoの細かな調節のストーリーはよりシンプルです.ベースチェックポイントをロードし,アクションスペースが異なる場合,タスクの特定ヘッドを付加し,軌道のデータで10K
生態系と道具
OpenVLAはLlamaエコシステムから恩恵を受けます LLM推理のために構築されたすべての量化,配分,アダプターツールが適用されます.カスタムサンプラーを使用して OpenVLA をvLLMを通じて実行したり,ビットとバイトで4ビットに量化したり,生産通量のためにTensorRT-LLMにコンパイルしたりできます.生産しているときにエコシステム遺産は本当の利点です.
Octoのエコシステムは小さくてもロボットと高度に連携している.レロボット,RLDS,そしてほとんどの現代のデータ収集スタックがネイティブでサポートしている.あなたがすでにエコシステムのハグジングフェイスロボット側面を構築している場合は,Octoはホームチームモデルのように感じます.
推奨事項
このバージョンは,最初のVLAデプロイメントで,A100クラスのワークステーションを搭載している場合は,OpenVLA
RCSVはOpenArm,Unitree G1およびMobile ALOHAの両方で展開しています.特定のロボットとタスクに対してモデル推薦を希望している場合は, 電話予約
関連読み物 RT-X vs OpenVLA → 拡散政策 vs ACT → ベスト VLAモデル2026 → オープンX-Embodimentデータセット → LIBEROベンチマーク → テレオップデータ収集 →
ビデオの各部には 自分のデモで調整できます