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Spirit v1.5

Spirit AI · 2026-01

VLA2026 신규5B미공개

정제 데이터 대신 다양하고 약하게 통제된 수집 데이터로 학습했다.

논문

논문 없음

개요

분류

2026 신규

유형

VLA

발표

2026-01

기관

Spirit AI

가중치 공개

예

파라미터

5B (HF 라벨)

구조

백본 LLM

Qwen3 · Qwen3-VL-4B 구성

비전 인코더

Qwen3-VL ViT

액션 헤드

DiT 액션 헤드 (잠재 액션 토큰, 2차) (미공개)

청크

미공개

제어 주기

미공개

구조 원문 요약

Qwen3-VL-4B-Instruct VLM + DiT 액션 헤드(잠재 액션 토큰 예측, 2차)

학습

사전학습 가속기

미공개

사전학습 기간

미공개

사전학습 스텝·배치

미공개

GPU·TPU-시간

미공개

파인튜닝

미공개 (README 권장 8× A100 80GB)

데이터 종류

실로봇 텔레옵(다양·약통제 수집)

데이터 규모

미공개 (시간·에피소드)

주요 데이터셋

미공개

태스크·평가

RoboChallenge Table30(30과제) 1위; 종합 66.09, 성공률 50.33%(2차)

로봇

미공개

추론

추론 장치·속도

A100 80GB에서 테스트(README)

추론 메모리

A100 80GB에서 테스트 (README)

가중치 bf16 (계산)

10 GB

실행 위치

미공개

강화학습 · 베이스

강화학습

미공개 · 학습 방식 미공개

베이스 제어

고정 · 베이스 제어 없음 (RoboChallenge Table30 탁상 조작; 조작 외 시나리오는 대상 아님 명시)

비고

핵심 특징

정제 데이터 대신 다양하고 약하게 통제된 수집 데이터로 학습했다. 2026-01-11 기준 RoboChallenge Table30 1위다.

비고

라이선스 상충: HF apache-2.0, GitHub LICENSE MIT. README '[2026-01] Initial Release', 일자 2026-01-12는 2차. 수집 방식 효과(2차): 1인당 유효 수집 시간 약 200% 증가, 전문가 투입 약 60% 감소, 같은 사전학습 규모에서 파인튜닝 반복 약 40% 감소.

검증

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