# Kyutai dévoile REKI, un modèle VLA de 2,4 milliards de paramètres

> Avec Inria et l’École des Ponts, Kyutai présente REKI, un modèle vision-langage-action doté d’une mémoire à court terme peu coûteuse pour la manipulation robotique.

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

Kyutai, Inria et l’École des Ponts ont lancé REKI, un modèle vision-langage-action (VLA) de 2,4 milliards de paramètres. REKI est entraîné uniquement à partir de données accessibles au public et dispose d’une mémoire légère de ses actions récentes. Sur trois benchmarks hors distribution, seuls des modèles d’environ deux fois sa taille ont obtenu de meilleurs résultats. Les poids du modèle sont publiés et accessibles à tous.

## Les faits

- Taille du modèle : 2,4 milliards de paramètres
- Benchmarks : seuls des modèles plus grands (environ 5 milliards de paramètres) le surpassent

## Pourquoi c'est important

Les développeurs en robotique peuvent désormais utiliser un modèle ouvert doté d’une mémoire, sans avoir besoin d’immenses jeux de données propriétaires.

## Sources et références

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

Dernière mise à jour: 2026-10-17