# Runway brengt robotmodel Praxis-1 uit met open gewichten

> Het model zet camerabeelden en instructies om in robotbewegingen. Runway zegt dat het hoog scoorde op een simulatietest, maar de resultaten zijn niet onafhankelijk gecontroleerd.

Oossa · 2026-11-14 · https://oossa.com/nl/runway-releases-open-weight-praxis-1-robot-controller

Runway heeft Praxis-1 uitgebracht, een model voor robotbesturing waarvan de gewichten en broncode beschikbaar zijn onder de Apache 2.0-licentie, die commercieel gebruik toestaat. Het model verwerkt camerabeelden, tekstopdrachten en informatie over de positie van een robot. Vervolgens voorspelt het hoe de scène zal veranderen en welke bewegingen de robot moet maken. Het past de besturing aan zodra er nieuwe camerabeelden binnenkomen.

Runway introduceerde Praxis-1 eind september en deelde het aanvankelijk alleen met geselecteerde partners. Robotica-bedrijven Standard Bots, Noble Machines en Ultra hebben het sindsdien op verschillende systemen getest, waaronder een humanoïde robot, een industriële arm en een magazijnrobot met twee armen. Ontwikkelaars kunnen het model downloaden via Hugging Face nadat ze zich hebben aangemeld en akkoord zijn gegaan met de toegangsvoorwaarden; de code staat op GitHub.

## Hoe goed presteert het?

Praxis-1 bouwt voort op een videomodel dat is getraind om te begrijpen hoe voorwerpen bewegen en op elkaar inwerken. Runway heeft het verder getraind met video’s van menselijke handelingen en robotgegevens, zodat het kan voortbouwen op wat het model uit gewone beelden heeft geleerd. Deze aanpak kan de hoeveelheid robotspecifieke gegevens die nodig is beperken, maar dat is nog niet aangetoond: Runway gebruikte nog altijd ongeveer 277 uur aan DROID-robotopnamen om Praxis-1 aan te passen voor een Franka-arm, en 1.400 tot 2.600 uur aan materiaal voor een robot met twee armen.

In Nvidia’s RoboLab-120-simulatietest, met 120 taken rond het sorteren, grijpen en stapelen van voorwerpen, behaalde Praxis-1 een slagingspercentage van 46.2%. FLUX 3 Action kwam onder dezelfde omstandigheden uit op 42.9%. Praxis-1 eindigde als eerste onder de World Action Models, een categorie systemen die voorspellen hoe een scène verandert om handelingen aan te sturen, en als vijfde in het algemeen. Runway voerde de tests uit; de resultaten zijn niet onafhankelijk gecontroleerd.

Op een echte Franka-robotarm voltooide Praxis-1 88 van de 100 pogingen bij tien taken, tegenover 80 voor FLUX 3 Action. In een afzonderlijke simulatie met een robotplatform dat niet in de eerdere training was opgenomen, behaalde Praxis-1 na verdere training met ongeveer 95 uur aan robotgegevens een score van 80%. Runway meldt dat Google’s oorspronkelijke RT-1 op dezelfde test 52.4% behaalde.

## Wat zijn de beperkingen?

Het basismodel moet verder worden getraind om met een nieuwe robot te werken. De standaardversie vereist een GPU met 80 GB geheugen. Runway schat dat een gecomprimeerde versie op een RTX 5090 met 32 GB past, al is het piekgeheugengebruik niet gemeten. Runway zegt ook dat Praxis-1 voorwerpen die op elkaar lijken door elkaar kan halen en moeite kan hebben met vage instructies. Complexe taken moeten in duidelijke stappen worden opgesplitst, omdat het model zelf nog niet betrouwbaar lange reeksen handelingen kan plannen.

## De feiten

- De gewichten en broncode van Praxis-1 zijn uitgebracht onder de Apache 2.0-licentie.
- Runway meldt dat Praxis-1 een slagingspercentage van 46.2% behaalde op Nvidia’s RoboLab-120-test, tegenover 42.9% voor FLUX 3 Action.
- Op een echte Franka-robotarm slaagde Praxis-1 bij 88 van de 100 pogingen voor tien taken; FLUX 3 Action slaagde bij 80 pogingen.
- De standaardversie vereist een GPU met 80 GB geheugen; Runway schat dat de gecomprimeerde versie op een RTX 5090 met 32 GB past.

## Waarom het ertoe doet

Robotontwikkelaars kunnen Praxis-1 downloaden en de code bekijken of aanpassen onder een licentie die commercieel gebruik toestaat, al moet het basismodel voor elke nieuwe robot verder worden getraind. De resultaten van Runway zijn veelbelovend, maar zijn door het bedrijf zelf behaald en niet onafhankelijk gecontroleerd. Het is dus nog onduidelijk hoe goed het model presteert in de omgevingen van andere ontwikkelaars en of voortraining met video de benodigde hoeveelheid gegevens daadwerkelijk vermindert.

## Bronnen en referenties

1. [Runway's open-source Praxis-1 turns video AI into a robot controller](https://the-decoder.com/runways-open-source-praxis-1-turns-video-ai-into-a-robot-controller/) – The Decoder, 2026-11-14

Laatst bijgewerkt: 2026-11-14