Introduccion: La Revolucion VLA en IA Corporizada
Los modelos VLA representan la convergencia de la comprension multimodal y la interaccion fisica. Esta comparacion evalua los seis modelos mas significativos: RT-2, OpenVLA, ACE-Ego, Qwen-Robot, RLDX-1 y EgoEMG.
RT-2 (Google DeepMind)
Modelo pionero de 55B parametros entrenado con 100,000 demostraciones roboticas. 62% de exito en tareas conocidas, 48% en nuevas. Propietario, requiere 8xA100 para inferencia.
OpenVLA (Stanford/Berkeley)
Modelo open-source de 7B parametros, entrenado con mas de 1 millon de trayectorias. 58.7% en tareas conocidas, 43.2% en nuevas. Funciona en 1x RTX 4090, completamente open-source.
ACE-Ego (CUHK - SOTA)
Actual estado del arte con 87.3% en tareas conocidas y 71.6% en nuevas. Arquitectura innovadora de percepcion egocentrica que demuestra la ventaja del entrenamiento en primera persona.
Qwen-Robot (Alibaba)
Modelo de 72B parametros basado en Qwen2.5-VL. 79.4% en ensamblaje industrial. Sobresale en escenarios de fabricacion.
RLDX-1 (RLWRLD)
8B parametros con decodificador de politica de difusion. 76.8% en tareas de horizonte largo. Plataforma empresarial propietaria.
EgoEMG (Tsinghua)
6B parametros que fusiona vision egocentrica con senales EMG. 84.2% en manipulacion diestra. Open-source bajo licencia CC.
Comparativa y Conclusiones
ACE-Ego lidera el rendimiento global. OpenVLA ofrece la mejor apertura. Qwen-Robot sobresale en precision industrial. El ecosistema chino (CUHK, Alibaba, Tsinghua) ocupa tres de las seis primeras posiciones.
