로봇 VLA 아키텍처 갤러리

01 · 추론 자원

추론에 필요한 자원

출처: 각 모델의 논문·README·모델 카드 보고값(카드의 ‘추론 메모리’). 선은 계산값이며 활성값·KV 캐시는 포함하지 않습니다.

장치 등급별 보고된 추론 속도

02 · 메모리 계산기

이 모델을 돌리려면 GPU 메모리가 얼마나 필요한가

모델을 고르거나 파라미터 수를 넣으면 정밀도별 가중치 메모리를 계산하고, 보고된 실측값과 대표 장치 메모리를 함께 보여 줍니다.

03 · 내 장치

이 장치에서 쓸 만한 속도로 도는 모델

장치, 정밀도, 필요한 추론 속도를 고르면 메모리에 올라가고 그 속도를 낼 것으로 보이는 모델을 골라 줍니다. 토큰형 VLA는 행동 하나에 토큰 여러 개를 내야 해서 ‘토큰 속도 ÷ 행동당 토큰 수’가 추론 속도가 되고, flow·diffusion 모델은 백본 1회와 디노이징 여러 번을 더한 시간이 추론 1회입니다.

04 · 백본 LLM

VLA의 백본 LLM

백본 LLM 계열이 확인된 모델만 셉니다. ‘구성’ 표시는 논문이 VLM 이름만 밝혀 그 VLM의 공개 구성에서 LLM을 적은 경우입니다.

계열별 모델과 백본

05 · 강화학습

강화학습을 어디에 썼나

‘사용’은 모델 자체를 RL로 학습·개선한 경우, ‘일부’는 하위 제어기·RL 생성 데이터·보상·가치 모델처럼 시스템 일부에만 RL을 쓴 경우입니다. 근거는 논문·공식 블로그 문장이며, 학습 과정을 밝히지 않은 모델은 미공개로 두었습니다.

06 · 모바일 베이스

모바일 베이스를 어떻게 움직이나

칸의 숫자는 그 방식으로 그 종류의 베이스를 움직인 모델 수이고, 색이 진할수록 많습니다. 한 모델이 여러 종류를 움직이면 칸마다 셉니다. ‘기타’는 비행 로봇과 시뮬레이션에서만 베이스를 움직인 경우입니다. 분류 근거는 각 논문·공식 문서의 행동 공간 서술이며, 카드의 ‘베이스 제어’ 항목에 한 줄로 적었습니다.

07 · 두 모델 비교

두 모델 나란히 보기

카드의 ‘비교 A’·‘비교 B’ 버튼이나 아래 목록으로 모델을 고르면 구조도와 사양을 나란히 놓습니다. 값이 같은 행은 흐리게 표시합니다.

08 · 갤러리

모델 갤러리

분류·발표 시기·크기·백본 LLM·액션 헤드·추론 정보·논문 유무·베이스 종류로 거릅니다. 카드 위쪽의 논문 제목을 누르면 arXiv 원문이 열리고, ‘자세히’에서 태스크·데이터·학습 설정을 확인합니다.

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