Runway 开源世界动作模型 Praxis-1，登顶机器人榜

11 月 11 日，Runway 发布其首个世界动作模型 Praxis-1 并全面开源，权重以 Apache 2.0 许可向所有开发者与研究者开放，可在自有硬件上运行与微调。核心思路是把 Runway 的海量视频预训练成果迁移为真实机器人的控制能力，据转发帖称仅需约 30 分钟的演示即可迁移到新机器人。

已确认

• 架构为 27B 参数的 MoE 扩散 Transformer（diffusion transformer），同时联合预测视频与动作。
• 在 NVIDIA RoboLab-120 榜单上以 46.2% 成功率登顶，领先 π0.5 与 GR00T N1.6，居开源机器人模型首位。
• Runway 官方称，在同一工作站任务上，Praxis-1 驱动机械臂完成任务的速度比 GPT-6 Astra 快 15.6 倍，单任务成本低 51 倍。
• Runway 认为最具可扩展性的机器人数据来源是通用视频（而非游戏或第一视角数据）：预测普通视频可让模型学到物体运动、手部动作与任务中间状态，为换用新本体（embodiment）打下基础；在 Google 从未见过的 RT-1 机器人上微调后，于 SimplerEnv 达到 80%、胜过 RT-1。
• 模型展现出较强的少样本适应能力（据官方发布）。

尚未确认

• 上述基准成绩与对比数字均来自 Runway 官方口径，尚无独立第三方验证；GPT-6 Astra 对比的测试设置细节未在材料中给出；「30 分钟演示迁移」出自转发帖，细节以官方发布为准。

为什么重要

• 视频生成公司将其视频预训练能力直接切入机器人真机控制，是「视频基础模型→具身智能」路线的标志性案例。
• Apache 2.0 全开放权重降低了机器人研究者与开发者的使用门槛，可能在开源机器人社区与 π0.5、GR00T 等既有模型形成直接竞争。

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