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Black Forest Labs pubblica modelli di robotica FLUX 3 Action da 7B
FLUX 3 Action di Black Forest Labs è un modello da 7B con pesi aperti che prevede le azioni dei robot e i fotogrammi futuri, con un punteggio del 42,92% su RoboLab-120.
AI.info Team ·
Un modello da 7B ottiene il 42,92% su RoboLab
Black Forest Labs afferma che il suo nuovo modello FLUX 3 Action, con 7 miliardi di parametri, ha raggiunto un tasso di successo del 42,92% su RoboLab-120, classificandosi al primo posto tra le policy elencate nel benchmark al momento della pubblicazione del comunicato dell’azienda, il 23 settembre 2026. Il modello successivo nella tabella, OASIS WAM, ha ottenuto il 39,0%; Cosmos3-Nano-Policy di NVIDIA, con 16 miliardi di parametri, ha raggiunto il 36,8%. I dati provengono dal benchmark di simulazione RoboLab e non misurano il successo degli impieghi di robot nel mondo reale.
L’azienda ha rilasciato i pesi di un modello base generico per le azioni e di due policy specifiche per robot, per il braccio SO-101 e per i sistemi compatibili con la configurazione Franka addestrata con DROID. La raccolta include anche encoder condivisi e varianti di ottimizzazione. Black Forest Labs definisce il rilascio open-weight, senza presentarlo come software open source senza restrizioni.
Un’unica sequenza prevede movimenti e video
FLUX 3 Action riceve fotogrammi da una telecamera, lo stato attuale di un robot e un’istruzione testuale, quindi prevede le azioni insieme ai fotogrammi video futuri. Black Forest Labs afferma che il diffusion transformer da 7B denoisa congiuntamente i token delle azioni e del video; un encoder video congelato elabora i fotogrammi, mentre un encoder Qwen3-VL-4B congelato gestisce le istruzioni. Durante l’esecuzione, il sistema può restituire 32 azioni e, facoltativamente, 32 fotogrammi decodificati. Il controller può eseguire alcune azioni, acquisire una nuova osservazione e pianificare di nuovo.
Il rilascio è progettato per essere adattato tramite LeRobot, il framework software per la robotica. Black Forest Labs afferma che la policy dimostrativa per SO-101 è stata addestrata con circa 200 episodi teleoperati, relativi a compiti simili di presa e posizionamento. Il post che accompagna il rilascio mostra esempi con oggetti e contenitori non visti durante l’addestramento, ma queste dimostrazioni non dimostrano un’affidabilità generale con robot, compiti o condizioni operative diverse.
I risultati in simulazione non garantiscono l’impiego sul campo
La tabella di RoboLab-120 assegna a FLUX 3 Action il 42,92%, seguito da OASIS WAM con il 39,0%. Il punteggio è un utile termine di confronto all’interno di quel benchmark, ma non significa che la policy completi il 42,92% dei compiti in una fabbrica o in un’abitazione qualsiasi. Il post sul rilascio descrive anche policy addestrate per due semplici videogiochi e per un drone in ambienti interni in NVIDIA Isaac Sim; l’azienda afferma che i voli simulati facevano parte di un insieme per il fine-tuning, non dell’addestramento originale del modello.
Questa varietà suggerisce che il modello sia concepito come base per il controllo visivo, non limitato a un singolo braccio. Ricercatori e sviluppatori possono esaminare i pesi, la ricetta di addestramento e gli esempi con i videogiochi, mentre i checkpoint specifici per robot offrono punti di partenza per adattare il comportamento alle configurazioni supportate. Per verificare se i risultati si trasferiscono a diversi ambienti fisici, sarà necessario valutarli al di fuori del benchmark e delle dimostrazioni pubblicate insieme al rilascio.
«Pesi aperti» con condizioni di licenza
I pesi sono distribuiti con la FLUX Kommunity License v1.0 di Black Forest Labs. Il rilascio indica la licenza, ma non ne descrive i termini nella pagina.
La distinzione è importante per i team che valutano l’impiego dei modelli in sistemi robotici operativi: poter scaricare i pesi non significa di per sé che ogni organizzazione possa usarli in produzione. Il lancio offre agli sviluppatori un insieme concreto di checkpoint e un percorso per l’adattamento; il punteggio del benchmark, le dimostrazioni hardware e la licenza definiscono ciò che il rilascio ha dimostrato e ciò che chi lo adotta deve ancora verificare per i propri sistemi.