# Kyutai stellt REKI vor: VLA-Modell mit 2,4 Milliarden Parametern für Roboter

> Kyutai hat gemeinsam mit Inria und der École des Ponts REKI vorgestellt – ein Vision-Language-Action-Modell, das Robotern mit einem kostengünstigen Kurzzeitgedächtnis bei Manipulationsaufgaben hilft.

Oossa · 2026-10-17 · https://oossa.com/de/kyutai-releases-reki-a-2-4-billion-parameter-vla-model-for-robot-tasks

Kyutai, Inria und die École des Ponts haben REKI veröffentlicht, ein Vision-Language-Action-Modell (VLA) mit 2,4 Milliarden Parametern. REKI wurde ausschließlich mit öffentlich verfügbaren Daten trainiert und verfügt über ein schlankes Gedächtnis für seine jüngsten Aktionen. Bei drei Benchmarks außerhalb der Trainingsverteilung schnitten nur Modelle besser ab, die etwa doppelt so groß waren. Sämtliche Modellgewichte sind öffentlich verfügbar.

## Die Fakten

- Modellgröße: 2,4 Milliarden Parameter
- Benchmarks: Nur größere Modelle (etwa 5 Milliarden Parameter) waren besser

## Warum es wichtig ist

Robotikentwickler können nun ein frei verfügbares Modell mit Gedächtnis nutzen, ohne auf riesige proprietäre Datensätze angewiesen zu sein.

## Quellen und Referenzen

1. [Meet Kyutai REKI: The 2.4B VLA Model Bringing Efficient Memory to Robot Manipulation](https://www.marktechpost.com/2026/10/17/meet-kyutai-reki-the-2-4b-vla-model-bringing-efficient-memory-to-robot-manipulation/) – MarkTechPost, 2026-10-17

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-17