Runway Praxis-1 Açık Ağırlıkla Yayınlandı

Video üretimiyle tanınan Runway, 11 Kasım 2026'da robot kontrol modeli Praxis-1'in ağırlıklarını Apache 2.0 lisansıyla yayınladı. Model artık Hugging Face'ten indirilebiliyor, GitHub'daki çıkarım ve ince ayar koduyla birlikte ticari kullanıma da açık. Bu, bir video modeli şirketinin robotik tarafında kapalı kapıları açması anlamına geliyor.

Praxis-1 nedir?

Praxis-1, 27 milyar parametreli bir dünya-eylem modeli (world action model). Video ve eylemi birlikte tahmin eden, uzman karışımı (MoE) tabanlı bir difüzyon transformatörü. Runway'in genel dünya modellerinin arkasındaki büyük ölçekli video ön eğitimi üzerine kurulu. Model; kamera görüntüsü, metin talimatı ve robotun durum bilgisini alıp sahnenin nasıl değişeceğini ve o değişimi sağlayacak hareketi birlikte öngörüyor. Yeni kareler geldikçe kontrol sinyalini sürekli güncelliyor.

Neden video eğitimi?

Robotikte en pahalı kalem gerçek dünya verisi. Teleoperasyonla saatlerce gösterim toplamak hem yavaş hem maliyetli. Runway'in tezi şu: İnsanların hâlihazırda çektiği gündelik videolar, nesnelerin nasıl davrandığına, ellerin nasıl hareket ettiğine ve bir işin yarısında sahnenin nasıl göründüğüne dair devasa bir bilgi kaynağı. Video tahmini üzerine eğitilen bir model bu bilgiyi robot kontrolüne taşıyabiliyor.

Benchmark: RoboLab-120'de yüzde 46,2

Runway'in bildirdiği sonuçlara göre Praxis-1, NVIDIA'nın RoboLab-120 kıyaslamasında 1.200 bölüm boyunca yüzde 46,2 başarı elde etti. Aynı listede FLUX 3 Action yüzde 42,9, Cosmos3 Nano yüzde 36,8 ve π0.5 yüzde 28,0 seviyesinde. Şirket, modelin açık ağırlıklı tüm görsel-dil-eylem (VLA) modellerini geçtiğini ve dünya-eylem modelleri arasında birinci olduğunu söylüyor.

Ancak tabloyu tek başına bu sayıyla okumak yanıltıcı. The Robot Report, Praxis-1'in genel sıralamada beşinci olduğunu not ediyor; yani kapalı modeller hâlâ önde. İkinci önemli sonuç, eğitim verisinde hiç yer almayan bir robot üzerindeki uyarlama: Google'ın RT-1 robotuna ince ayar yapıldığında Praxis-1, SimplerEnv'de yüzde 80,0 başarıya ulaşıyor; orijinal RT-1 politikası yüzde 52,4'te kalıyor.

Hangi donanımda çalışıyor?

Runway, modelin veri merkezi GPU'larından (H100, B200) iş istasyonu kartlarına (RTX 5090, RTX PRO 6000) ve doğrudan robot üzerindeki Jetson Thor'a kadar NVIDIA donanımında kutudan çıktığı gibi çalıştığını belirtiyor. Üç kontrol noktası yayınlandı: DROID veri kümesiyle ince ayarlanmış sürüm, iki kollu YAM robotu için sürüm ve temel (mid-trained) model. Paket içinde politika sunucusu, aynı kurulumun MuJoCo simülasyonu ve hem tam hem LoRA ince ayar kodu var. Model ayrıca LeRobot ve vLLM-Omni içinde, barındırılan çıkarım ise Reactor üzerinde mevcut.

Sınırlar ve lisans ayrıntısı

İki uyarıyı ayırmak gerekiyor. Birincisi teknik: The Decoder'ın aktardığına göre model benzer görünen nesneleri zaman zaman karıştırıyor ve karmaşık eylem dizilerini tek başına güvenilir biçimde planlayamıyor. Temel model yeni bir robota doğrudan komut veremiyor; çünkü robotun kendine özgü eylem başlıkları (action head) yok ve bunların eğitilmesi gerekiyor. İkincisi hukuki: Apache 2.0 ağırlıkları ve Runway kodunu kapsıyor, ancak modelin dayandığı Wan2.2 ve Qwen3.5 bileşenlerinin ayrı lisansları var; ticari dağıtım öncesi bunların okunması şart.

Kimler için anlamlı?

Praxis-1 hazır bir ürün değil, bir başlangıç noktası. Kendi robotunu kuran ekipler için maliyetli veri toplama aşamasını kısaltabilecek bir temel model; araştırma laboratuvarları için bulut API'sine bağlı kalmadan deney yapma imkânı. Bir video üretim şirketinin robotikte açık ağırlık yayınlaması, kapalı model alışkanlığına karşı somut bir örnek. Ancak fabrika zemini ile laboratuvar testi arasındaki fark hâlâ eWeek'in altını çizdiği nokta: kontrollü denemede iyi görünen bir modelin tam vardiyayı aynı istikrarla çıkaracağı anlamına gelmiyor.