Runwayは、ロボット向けの「ワールドアクションモデル」Praxis-1の重みをApache 2.0ライセンスで公開した。商用利用も認められる。このモデルは9月に初めて披露されたが、当時は提携先だけが試用できる状態だった。今回の公開で、ロボット開発者や研究者なら誰でもダウンロード、デプロイ、ファインチューニングができるようになった。
Praxis-1は270億パラメータのMixture of Experts（MoE）型拡散Transformerだ。特徴は映像と動作を一緒に予測する点にある。モデルは数フレーム先の映像を推論しながら、ロボットをどう動かすかも同時に出力する。事前学習には大規模な動画を使っている。Runwayは説明の中で、Web動画で事前学習した場合と、遠隔操作ロボットの動画で事前学習した場合とで、最終的に得られる方策の性能は同程度だったという知見を挙げている。学習データの具体的な規模は明かされていない。
同種のモデルと並べて見る
Runwayが引用しているのは、NVIDIAのRoboLab-120リーダーボードの成績だ。集計は1200エピソード、データは2026年11月時点のものとなっている。
| モデル | RoboLab-120成功率 |
|---|---|
| Praxis-1 | 46.2% |
| FLUX 3 Action | 42.9% |
| Cosmos3 Nano | 36.8% |
| π0.5 | 28.0% |
首位と2位の差は3.3ポイント、π0.5とは18.2ポイントの差がある。競合の出自はそれぞれ異なる。Cosmosシリーズはこのリーダーボードを運営するNVIDIAのもので、π0.5はロボット基盤モデルを専門とするPhysical Intelligenceのモデルだ。動画生成企業のモデルが、半導体企業やロボット系スタートアップのモデルより上位に入った。少なくともこのリーダーボードでは、「まず映像の予測を学び、次に動作を学ぶ」というアプローチが成果を出したことになる。
もう一つの成績はSimplerEnvのものだ。学習時には見ていないRT-1ロボットでファインチューニングしたところ、Praxis-1の成功率は80.0%に達した。RT-1自身の元の方策は52.4%だった。この数字もリーダーボードの成績も、Runwayと提携先が公表したもので、現時点で第三者による再検証は確認されていない。
46.2%という成功率は、ロボット分野では低い水準ではない。一方で、半数以上のエピソードでタスクが完了していないということでもある。発表で示されたのは1200エピソードを合算した全体の成功率だけで、どのタスクが数字を押し上げ、どのタスクが足を引っ張ったかは内訳が示されていない。生産ラインへの導入を考えるメーカーにとっては、総合順位よりも個別タスクの安定性のほうが重要だ。このデータは、重みの公開後にコミュニティが自ら実行して明らかにするのを待つことになる。
提携先はすでに実機に搭載
重みを公開する前に、提携先3社が自社のハードウェアで検証を済ませている。Noble Machinesのヒューマノイド、Standard Botsの6軸産業用アーム、Ultraの双腕型倉庫ロボットだ。3種類は形態がまったく異なるが、Runwayによると、LoRAによる適応だけで新しい機体、カメラ、タスクに接続でき、モデル全体を再学習する必要はないという。
"With LoRA you can adapt it to your own embodiment, cameras and tasks without retraining the full model."（LoRAを使えば、モデル全体を再学習せずに、自分の機体、カメラ、タスクに適応させられる。）
動作環境として、RunwayはNVIDIAのH100、B200、RTX 5090、RTX PRO 6000、そしてロボット本体に搭載するJetson Thorを挙げている。RTX 5090のようなコンシューマー向けGPUが含まれているため、小規模なチームでもローカルで動かして実験できる。ただし、必要なVRAM容量や、エッジ推論でどの程度のフレームレートが出るかは、説明では示されていない。
入手先
重みとコードは、GitHubのrunwayml/praxis-1-ossと、Hugging Faceのrunwayml/praxis-1にそれぞれ置かれている。後者はHugging FaceのLeRobotフレームワークにネイティブ対応している。vLLM-OmniとReactorのホスト型推論にも対応済みで、NVIDIA NeMo Automodelはポストトレーニングのチュートリアルを提供している。量産導入を計画するチームは、Runwayのロボティクスチームに直接問い合わせるよう案内されている。
Runwayは過去数年、動画生成を主力事業としてきた。Genシリーズからワールドモデルへと進んできた同社が、ロボットアームやヒューマノイドに載せられるモデルを無償で公開したことは、動画の事前学習で蓄積した能力をそのままロボット業界に手渡したに等しい。
参考資料：CocoLoop、Runway公式発表（パラメータ数、ライセンス、RoboLab-120とSimplerEnvの成功率および集計方法を確認）、Runway開発者向けページのPraxis-1紹介。