Kyutai 开源 2.4B 机器人模型 REKI，纯公开数据刷新性能-规模 Pareto 前沿
MikePFrank · x · 2026-10-17
Kyutai 联合 Inria 等机构发布 REKI，一个 2.4B 参数的视觉-语言-动作（VLA）模型，完全用公开数据预训练，号称在性能与模型大小之间创下新的 Pareto 前沿。
- 成绩：在 LIBERO-Plus 上得分最高；在 RoboTwin Clean2Rand 和 RoboCasa365 上，只有约两倍大小的模型能超过它，胜过 π0.5、GR00T、Qwen-RobotManip 等
- 架构：VLM + flow-matching 动作专家，训练数据混合了公开机器人数据、自我中心人类视频与视觉-语言数据
- 记忆机制：用少量 register token 把 VLM 每帧输出持久化在动作专家的 cache 里，成本几乎为零；在仿真和真机上都能提升成功率，姿势间振荡减少约 4 倍
- 效率：UR5 真机部署时每任务仅 50 条演示、3000 步（约 1 小时）微调即可
- 全开源：数据筛选、训练、推理、评测、部署代码及全部预训练/微调权重均已放出
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