최고의 VLA 모델 2026: 완전한 시각 언어 행동 가이드
2026년 로봇기술에 대한 8개의 최고의 비전 언어 행동 모델은 OpenVLA, Octo, pi0, RT-X, 디프루전 정책, ACT
2026년에 실제로 추천하는 8가지 비전 언어 행동 및 모방 학습 모델은 라이선스, 하드웨어 발자국, 언어 충실성, 생산 배포에 대한 정직한 노트와 함께 적합합니다.
업데이트 2026년 4월 8 모델 순위 오픈 웨이트 우선 순위
TL;DR 2026년 최고의 선택, 순위: 1. OpenVLA (최고의 종합 오픈 웨이트 VLA) · 2. Octo (최고의 컴팩트 디스포지션 정책) · 3. pi0 (최고의 물리 지능 출시) · 4. RT-1-X (최고의 작은 역사 기반) · 5. 디스포지션 정책 (다모달 디모를 위한 가장 좋은 모방 학습 알고리즘) · 6. ACT (다동형 텔레오프에 가장 좋은) · 7. InternVLA-M1 (상위 공간 지형 VLA 상하이 인공지능 연구소) · 8. SmolVLA (레로봇
2026년에 VLA 모델이 "최고"가 되는 것은 무엇일까요?
VLA 풍경은 빠르게 성숙되었습니다. 2 년 전, "최고"는 "아무것도 작동하는 모델"을 의미했습니다. 오늘날, OpenVLA, Octo, pi0, InternVLA-M1 및 열두 가지 연구 변종이 모두 개방형 중량을 배포하고 있습니다. 문제는 어떤 모델이 your 배포에 적합합니까? 우리는 5 가지 실용적인 축을 통해 모델을 순위합니다:
- ** 오픈 웨이트& 라이선스*** 다운로드 받아 정비하고 상업적으로 배송할 수 있나요? MIT와 Apache 2.0는 안전한 라이선스입니다.
- 하드웨어 발자국 A100, A4090, Edge Box에서 작동하는 것이지요.
- ** 언어 충실성.** 훈련 시간 문장과 자유형 명령어를 얼마나 잘 따르는가?
- ** 정교한 조정 비용.** 하루 동안 로봇에 적응할 수 있나요? 아니면 다원형 훈련이 필요합니까?
- ** 생산 성숙.** 로라 레시피, 양자 변형 및 배가 수정하는 커뮤니티가 있습니까?
2026년 순위
OpenVLA
최고의 오픈 웨이트 기반 VLA
7B 파라마스MITOpen X-EmbodimentA100급 GPU
2026년 기본 VLA. 라마-2 7B 척추, DINOv2 + SigLIP 비전, 디스크레티즈한 액션 토큰, 970K 오픈 X-Embodiment 궤도에 훈련. 7× 적은 매개 변수로 LIBERO에서 RT-2-X를 능가한다. 활발한 커뮤니티 배포 LoRA 어댑터 및 양자 변종. [OpenVLA 모델 페이지] (
Octo
최고의 콤팩트 디스퍼시션 VLA
27M / 93MMITOpen X-Embodiment소비자 GPU
트랜스포머 전파 정책은 ~800K 오픈 X 궤도에서 처음부터 훈련되었습니다. 단일 RTX 4090에서 20
pi0 (물리적 지능)
수십억원 일부 공개공개
피시컬 인텔리전스의 대표적인 일반리스트 VLA는 흐름에 맞는 액션 헤드와 숙련된, 긴 지평선 작업에 초점을 맞추는 것을 도입했습니다. 스택과 체크포인트의 일부가 지역 사회에 공개되었습니다. 출판된 데모에서 세탁과 가계급 조작에 강력합니다. 어떤 숙련된 또는 인형 배포를 위해 지켜봐야 할 모델입니다.
- RT-1-X
가장 작은 역사적인 기준
~ 35MApache 2.0Open X-Embodiment 단일 GPU
RT-1의 오픈 X-Embodiment 재교육. 작고 빠르고, 크로스-인체. 연구 논문들을 위한 믿을 수 있는 가벼운 기준. 제품 배포를 위해, Octo
방출 정책
다모달 디모를 위한 최고의 모방 학습
CNN/트랜스포머 척추MITDDPM 액션 헤드
콜롬비아의 퍼포먼스 정책은 전문가 시범이 다모달이 될 때 기본 기준입니다. 출판 시 이전 모방 학습 방법보다 평균 46.9% 향상. 접촉 부적 인 조작 및 평균 전략이 행동 붕괴되는 모든 환경에 자연적으로 적합합니다. [ 퍼포먼스 정책]
ACT
쌍방향 텔레오프에서 가장 좋은 모방 학습
CVAE 트랜스포머MITA 액션 쪼개림
모바일 ALOHA에서. 시간적 집합을 가진 조각된 행동 예측. 단일 GPU에서 분자 내에 열차, 50 개 이상의 시범과 함께 작동하며, 쌍방향 텔레오프 훈련의 지배적인 출발점으로 남아 있습니다. 레로봇에서 참조 정책으로 배포되었습니다. [ACT 정책 설명](
InternVLA-M1
최고의 공간적으로 지형 개방형 VLA
오픈 웨이트SITGrounding + 액션
상하이 AI 연구소의 2단계 VLA는 행동 예측 전에 공간 지형을 중간 표현으로 사용합니다. 구글 로봇에서 71
SmolVLA
레로봇 생태계의 가장 가벼운 VLA
450MAPAche 2.0
편의 간략한 설명
| 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 |
배포에 대한 선택 방법
솔직한 대답은 2026년 대부분의 팀들이 2 모델을 실행한다는 것입니다. 언어에서 작업에 대한 전면으로 VLA 기반을 운영하고, 정확한 행동 헤드로서 좁은 모방 학습 정책을 수행합니다. OpenVLA + 퍼포시전 정책 또는 Octo + ACT는 일반적인 조합입니다. 작업 유형과 하드웨어에 대한 결정 트리를 위해 [로봇 모델을 선택하는 방법]에 대한 우리의 지침을 참조하십시오.
만약 당신이 여전히 텔레오프 데이터를 수집하고 있다면, 우리의 [텔레오퍼레이션 데이터 서비스] (
2024년과 2026년 사이에 어떤 변화가 있었을까요?
3가지 변화가 현재의 VLA 풍경을 정의한다. 첫째, ** 오픈 웨이트는 폐쇄적인 웨이트를 잡았다**. 2023년 대화는 RT-2 및 기타 독점적인 딥마인드 모델이 지배했다. 2026년까지 OpenVLA, Octo, pi0 부분 발매, 그리고 InternVLA-M1은 함께 제작팀이 실제로 사용하는 대부분의 기능을 포함합니다. 폐쇄된 모델들은 여전히 국경에서 선두를 달리고 있지만, 배치 가능한 개방된 체크포인트의 격차는 크게 줄어들었다.
둘째, 이미테이션 학습 원시들은 기초 모델 척추가 되었다. 디푸지언 폴리시의 액션 헤드 는 이제 오ક્ટો 안에 있다. ACT의 쪼개고 집합하는 전략은 전 분야에 표준이다. "연구 IL"와 "배포 VLA" 사이의 깨끗한 분단은 각 계층이 아래 계층에서 트릭을 빌려가는 계층 스택으로 흐려졌다.
셋째, 데이터는 병목이 되었다. 이렇게 많은 திறமையான 오픈 모델이 있어서, 차별화는 자신의 텔레오프 코퍼스의 품질과 커버리입니다. 2025년까지 정통한 데이터 수집에 투자한 팀들은
명실상부한 모델들은 의도적으로 목록에서 제외되었습니다.
모든 설문 조사에서 몇 가지 모델이 등장하지만 2026 년에는 8 칸의 랭킹을 얻지 못했습니다. 로보 플라밍고와 브리지VLA는 연구 주목을 받고 있지만 위 표보다 배포 범위가 좁습니다. RT-2-X는 다운로드 할 수 없으므로 실제로 사용할 수있는 모델에 비해 순위를 할 수 없습니다. 쌍둥이 로봇 및 다른 딥마인드 후계자는 닫힌다. 여러 상업 연구소에서 제공되는 독점적인 제안은 흥미롭지만 특정 클라우드 엔드포인트에 잠겨 있습니다
이 중 어느 하나 가 우리의 8 개 로서 보다 더 잘 사용 된 경우, 우리는 당신이 순위 한 것 보다 올바른 모델을 선택 하는 것을 선호 합니다. 위의 순위는 median 팀의 필요를 반영 합니다.
자주 묻는 질문
비전 언어 행동 (VLA) 모델은 무엇입니까?
비전 언어 행동 (VLA) 모델은 카메라 이미지 및 자연어 명령어를 흡수하고 로봇 동작 (관동 또는 최종 효과 명령) 을 생성하는 신경 네트워크입니다. 현대 VLA는 일반적으로 Llama-2, PaLI-X와 같은 큰 비전 언어 척추 또는 지속적인 제어 출력을 분비하거나 전파하는 액션 헤드와 전용 트랜스포머를 결합합니다. OpenVLA, Octo, RT-2-X는 정통적인 예입니다.
2026년에 어떤 VLA 모델로 시작해야 할까요?
2026년 대부분의 오픈소스 팀에게는 OpenVLA (7B, MIT 라이선스, 오픈 X-Embodiment에서 훈련) 가 기본 출발점이다. 소비자 하드웨어에 배포하고 있다면, Octo-Base (93M) 는 더 가벼운 대안이다. 텔레오프 데이터에서 순수한 모방 학습을 하고 있다면, 쌍방향 작업에 ACT 또는 다방향 단일 팔 작업에 대한 전파 정책으로 시작하십시오.
OpenVLA를 실행하려면 어떤 하드웨어가 필요할까요?
bfloat16의 OpenVLA는 대략 16 GB의 GPU 메모리가 필요합니다. 실제에서는 팀들이 A100 (40 또는 80 GB), H100 또는 L40S를 5
RT-X 모델 중량은 사용 가능할까요?
RT-1-X 웨이트는 Apache 2.0 아래 출시되며 Hugging Face에 있습니다. RT-2-X 웨이트는 공개되지 않으며 Google DeepMind 외부에서 사용할 수 없습니다. 이 때문에 RT-2- 클래스 행동을 원하는 대부분의 실용적인 배포는 MIT 라이선스로 공개되어 있는 OpenVLA를 사용합니다.
VLA 모델을 제 데이터에 맞춰 조정할 수 있나요?
네. OpenVLA는 LoRA와 새로운 로봇이나 작업에 몇 시간 내에 정책을 조정하는 완전한 미세조절 레시피를 탑재합니다. Octo는 단일 24 GB GPU에서 완전한 미세조정을 지원합니다. ACT 및 디스푸지언 정책은 일반적으로 50
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