# Runway presenta Praxis‑1, un modello generalista per robot

> Runway Research ha annunciato Praxis‑1, un modello open-weight per le azioni dei robot, addestrato su video e già in fase di test con Noble Machines, Standard Bots e Ultra.

Oossa · 2026-09-30 · https://oossa.com/it/runway-unveils-praxis-1-a-generalist-robot-policy-model

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Runway Research ha annunciato il rilascio di Praxis‑1, il suo primo modello open-weight per le azioni nel mondo reale applicate alla robotica. Il modello è basato su un pre-addestramento su larga scala tramite video ed è in fase di test con tre partner iniziali. Runway prevede di renderlo disponibile al pubblico nei prossimi mesi.

## Come funziona Praxis‑1

Praxis‑1 impara ad agire osservando miliardi di secondi di video, anziché basarsi su costose dimostrazioni raccolte con i robot. Runway riferisce che le simulazioni basate sul suo modello del mondo prevedono gli esiti reali con una correlazione di 0,95, un risultato che, secondo l’azienda, supera quello dei metodi basati su ricostruzioni 3D dettagliate.

## Perché è importante rendere disponibili i pesi

Quando Praxis‑1 sarà rilasciato, Runway renderà pubblici i pesi del modello. Secondo l’azienda, i modelli aperti offrono ai produttori di hardware maggiore controllo e possono contribuire a mantenere gli Stati Uniti competitivi nell’IA applicata al mondo fisico.

## I fatti

- Praxis‑1 è descritto come un «modello open-weight per le azioni nel mondo reale» applicate alla robotica.
- Runway renderà Praxis‑1 disponibile al pubblico nei prossimi mesi.
- Tra i partner dei primi test figurano Noble Machines, Standard Bots e Ultra.
- Runway afferma che i risultati delle simulazioni del suo modello del mondo hanno una correlazione di 0,95 con le prestazioni dei robot nel mondo reale.
- Praxis‑1 è addestrato su video su larga scala, anziché su dati di azioni raccolti tramite robot.

## Perché conta

Per chi sviluppa robot, Praxis‑1 potrebbe offrire una policy pronta all’uso, compatibile con diversi tipi di robot senza richiedere grandi quantità di dati di addestramento personalizzati. Rendere pubblici i pesi permetterà alle aziende di adattare il modello al proprio hardware, ma la sua efficacia in specifiche attività nel mondo reale deve ancora essere dimostrata.

## Fonti e riferimenti

1. [Introducing Praxis-1](https://runwayml.com/research/introducing-praxis-1) – Runway Research

Ultimo aggiornamento: 2026-09-30