Introduction: La Revolution VLA dans l IA Incarnee
Les modeles VLA representent la convergence de la comprehension multimodale et de l interaction physique. Cette comparaison evalue six modeles majeurs: RT-2, OpenVLA, ACE-Ego, Qwen-Robot, RLDX-1 et EgoEMG.
RT-2 (Google DeepMind)
Modele pionnier de 55B parametres. 62% de succes sur tâches connues, 48% sur nouvelles. Proprietaire, necessite 8xA100.
OpenVLA (Stanford/Berkeley)
Modele open-source 7B parametres, 1M+ trajectoires. 58.7% / 43.2%. Fonctionne sur 1x RTX 4090.
ACE-Ego (CUHK - SOTA)
Etat de l art: 87.3% taches connues, 71.6% nouvelles. Perception egocentrique innovante.
Qwen-Robot (Alibaba)
72B parametres. 79.4% en assemblage industriel. Excellente precision manufacturiere.
RLDX-1 (RLWRLD)
8B parametres. 76.8% taches long horizon. Plateforme proprietaire.
EgoEMG (Tsinghua)
6B parametres fusionnant vision et signaux EMG. 84.2% manipulation dextre. Open-source.
Analyse Comparative
ACE-Ego mene la performance globale. OpenVLA offre la meilleure ouverture. Le leadership chinois dans la recherche VLA est remarquable.
