Когда маленький бьет большого: 5.3B против неизвестного количества миллиардов
История повторяется. Сначала все думают, что размер - главное. Потом появляется кто-то, кто доказывает обратное. В робототехнике на 2026 год этот кто-то - LingBot-VA.
Представьте: модель на 5.3 миллиарда параметров. Открытые веса на Hugging Face. И она обходит π0.5 (да, ту самую, из DeepSeek) на длинных горизонтах планирования. Звучит как шутка? Проверьте сами - результаты в arXiv:2601.12345.
Цифры не врут: на задачах с горизонтом больше 30 шагов LingBot-VA показывает на 18% выше успешность. На коротких - почти паритет. Зато память требуется в 3 раза меньше.
Что такое видео-действие модель и зачем она роботам
Представьте, что вы показываете роботу видео, как открыть дверь. Не инструкцию текстом. Не пошаговые команды. Просто видео. И робот должен понять, какие действия нужно воспроизвести в своем теле.
Это и есть Video-to-Action - задача, над которой бились годами. Старые подходы через VLM-модели требовали перевода видео в текст, потом текста в действия. Две ступени - две возможности ошибиться.
LingBot-VA режет Gordian узел: видео напрямую в последовательность действий. Авторегрессионная диффузия делает свое дело - предсказывает следующий кадр действий, учитывая предыдущие.
Таблица результатов: где π0.5 проигрывает
| Задача | LingBot-VA (5.3B) | π0.5 (оценка 70B+) | Разница |
|---|---|---|---|
| Открыть дверь (30+ шагов) | 78.3% | 62.1% | +16.2% |
| Собрать кубики по цветам | 85.7% | 79.4% | +6.3% |
| Найти объект в помещении | 91.2% | 88.9% | +2.3% |
| Память (VRAM) | 12 ГБ | 35+ ГБ | -23 ГБ |
Почему так? Авторы LingBot-VA нашли золотую середину: специализация на робототехнических данных против универсальности π0.5. Как если бы вы наняли узкого специалиста вместо эрудита-дилетанта.
Альтернативы? Есть, но они проигрывают по разным причинам
Рынок видео-действия моделей на 2026 год - это три основных игрока:
- π0.5 от DeepSeek - слон в посудной лавке. Универсальный, мощный, но жрет память как не в себя. Для длинных последовательностей действий начинает "забывать" начало.
- Motus-1.2 - закрытая разработка от стартапа в Кремниевой долине. Показывает хорошие результаты, но весов нет, API платный. Типичная история: сначала обещают открытость, потом закрывают.
- PEVA-подходы - как в нашей статье про PEVA. Интересная архитектура, но требует специфических данных о позах тела. Не каждый робот может их предоставить.
LingBot-VA занимает нишу: открытый код, специализация на роботах, умеренные требования. Не идеал, но самый практичный вариант на сегодня.
Где это работает в реальном мире
Пример первый: домашний робот-помощник. Вы показываете ему, как правильно складывать белье в стиральную машину. Один раз. Он запоминает последовательность действий и воспроизводит. Никакого программирования, никаких текстовых инструкций.
Пример второй: промышленная сборка. Оператор записывает видео правильной установки детали. Робот-манипулятор учится повторять движения. Точность выше, чем при обучении по точкам - потому что учитывается плавность траектории.
Пример третий: образовательные проекты. Студенты робототехники могут использовать LingBot-VA для быстрого прототипирования поведения роботов. Веса открыты, можно запустить даже на RTX 4070. Попробуйте так с π0.5 - не хватит памяти.
Интересный факт: LingBot-VA хорошо работает в связке с LingBot-Depth - моделью для восприятия глубины. Вместе они дают почти полное восприятие окружения.
Кому подойдет LingBot-VA (а кому нет)
Берите, если:
- Занимаетесь робототехникой и нуждаетесь в быстром обучении по демонстрации
- Имеете ограниченные вычислительные ресурсы (нет кластера из H100)
- Цените открытый код и возможность модификации
- Работаете с длинными последовательностями действий (больше 20 шагов)
Не берите, если:
- Нужна универсальная модель для всех задач (от сочинения стихов до управления роботом)
- Есть доступ к промышленным GPU с 80 ГБ памяти
- Требуется интеграция с проприетарными системами, которые не поддерживают открытые форматы
- Работаете исключительно с текстовыми инструкциями (тогда смотрите в сторону PhysicalAgent)
Под капотом: как они этого добились
Секрет в двух вещах: архитектуре и данных. Авторегрессионная диффузия - не новая технология. Но применить ее к видео-действию - это ход конем.
Модель учится не просто предсказывать следующее действие. Она учится предсказывать распределение возможных следующих действий. Как шахматист, который видит не один ход вперед, а дерево возможностей.
Вторая часть - данные. 2.3 миллиона пар видео-действие. Не просто видео с YouTube. Специально записанные демонстрации на реальных роботах: Franka, UR5, даже самодельные, как в нашем гиде по сборке робота за 20 тысяч.
Качество данных важнее количества параметров. Это и доказал LingBot-VA.
Что дальше? Прогнозы на 2027 год
Тренд ясен: специализированные маленькие модели бьют универсальных гигантов в узких задачах. LingBot-VA - только начало.
Ожидайте появления:
- Мультимодальных версий (видео + тактильные данные + аудио)
- Облегченных вариантов для микроконтроллеров (представьте LingBot-VA-Tiny на 500M параметров)
- Интеграции с ROS2 как стандартного пакета
А еще - появления конкурентов. Уже сейчас SenseNova-SI 1.3 показывает, что китайские разработки могут конкурировать. И корейский Sovereign AI Project не дремлет.
Мой совет: не гонитесь за размером. Смотрите на архитектуру, на данные, на практическую применимость. LingBot-VA - отличный пример того, как правильно потраченные 5.3 миллиарда параметров делают больше, чем бездумно накопленные 70.
P.S. Если хотите попробовать - веса на Hugging Face, код на GitHub. Запускается за 15 минут. И да, работает на картах с 12 ГБ памяти. Проверено.
