Runway überträgt seine Videomodelle mit dem offenen Weltaktionsmodell Praxis-1 auf die Robotersteuerung

Runway, das New Yorker KI-Unternehmen hinter bekannten generativen Videomodellen, hat am 30. September 2026 Praxis-1 angekündigt. Das Unternehmen beschreibt es als Weltaktionsmodell mit offenen Gewichten, das sein Video-Pretraining in die Steuerung realer Roboter übersetzt. Das Modell läuft in frühen Tests bei drei Hardwarepartnern, die Gewichte will Runway in den kommenden Monaten veröffentlichen.

Die zentrale Aussage stützt sich auf zwei Werte. Eine nur mit Webvideos vortrainierte Steuerung erreichte laut Runway einen finalen Platzierungsfehler von 16,1 Zentimetern, eine mit ferngesteuerten Robotervideos vortrainierte 16,0 Zentimeter, gemessen über 93 Bewertungspaare. Zudem sage die Simulation von Roboterstrategien im eigenen Weltmodell die realen Ergebnisse mit einer Korrelation von 0,95 voraus. Die Vortrainingsmengen im Skalierungsdiagramm reichen von rund 10 bis rund 1.000 Stunden Video, und die Leistung steigt nach Angaben von Runway mit der Menge an Videos aus der Beobachterperspektive.

Die Partner decken drei Bauformen ab. Noble Machines testet zweiarmige Manipulation, Standard Bots seinen Sechsachsarm RO1 und Ultra eine mobile Plattform, jeweils auf eigener Hardware. Die Tests sollen vor der Veröffentlichung Wirksamkeit und Sicherheit über verschiedene Roboter und Umgebungen prüfen, teilte Runway mit. In einer Vorführung wechselte dieselbe Steuerung ohne Nachtraining von einem Studioaufbau mit kontrolliertem Licht und fester Halterung an eine Küchenarbeitsplatte bei Mischlicht. Parameterzahl, Architektur, Lizenz und Veröffentlichungstermin nannte Runway nicht.

Praxis-1 setzt eine Strategie fort, die Runway im Dezember 2025 begonnen hat. Damals stellte das Unternehmen GWM-1 vor, ein allgemeines Weltmodell auf Basis seines Videomodells Gen-4.5. Eine der drei Varianten, GWM Robotics, wurde über ein Python-SDK angeboten, um synthetische Daten zu erzeugen und Roboterstrategien ohne physische Hardware zu bewerten. Mit Praxis-1 geht Runway vom Simulieren zum Steuern über.

Damit tritt ein Videospezialist in ein Feld finanzstarker Robotikentwickler. Physical Intelligence hat die Gewichte seiner früheren π0-Modelle veröffentlicht, NVIDIA stellt seine GR00T-Modelle für Humanoide offen bereit, Google DeepMind liefert Gemini-Robotics-Modelle an ausgewählte Partner. Skild AI sammelte im Januar 2026 1,4 Milliarden Dollar bei 14 Milliarden Dollar Bewertung für ein universelles Robotergehirn ein, Figure AI trainiert nach einer Serie C über eine Milliarde Dollar bei 39 Milliarden Dollar sein eigenes Modell Helix, wie die Unternehmen mitteilten.

Technisch setzt Runway darauf, dass ein Roboter die nötige Physik größtenteils aus gewöhnlichen Videos lernen kann statt aus teurer Teleoperation. Bei der Teleoperation steuert ein Mensch den Roboter, um Demonstrationen aufzuzeichnen. Sie ist bislang der wichtigste Datenrohstoff für Robotik-Foundation-Models, aber langsam und kostspielig. Reichen Webvideos fast an diese Qualität heran, wie es Runways Vergleich von 16,1 zu 16,0 Zentimetern für die Testaufgabe nahelegt, lockert sich der Datenengpass der Branche. Ein Weltaktionsmodell verbindet ein Modell, das die Entwicklung einer Szene vorhersagt, mit einer Strategie, die Aktionen wählt.

Für Europas Industrie ist vor allem die Offenheit relevant. Viele Mittelständler und Maschinenbauer, die Roboterzellen integrieren, haben keine eigenen Modellteams. Ein offenes, auf mehreren Bauformen erprobtes Modell ließe sich mit eigenen Daten nachtrainieren, ohne Daten an einen Modellanbieter zu geben, ein Punkt, der für Datensouveränität und die Anforderungen der neuen EU-Maschinenverordnung an lernende Systeme Gewicht hat. Europäische Anbieter wie Neura Robotics, Universal Robots oder KUKA müssen sich entscheiden, ob sie solche offenen Modelle einbinden oder auf eigene Entwicklungen setzen.

Die bisherige Beweislage ist schmal. Der Vergleich zwischen Video und Teleoperation beruht auf einer einzigen Platzierungskennzahl mit Fehlern von 10 bis 20 Zentimetern, weit entfernt von der Millimetergenauigkeit vieler Industrieaufgaben. Runway nennt selbst vier Fehlerklassen, an denen gearbeitet wird: starre oder sich wiederholende Objekte, unaufgeräumte Szenen, transparente Materialien und verformbare Gegenstände. Ohne Parameterzahl, Lizenz und unabhängige Benchmarks lässt sich Praxis-1 noch nicht direkt mit π0 oder GR00T vergleichen.

Als Nächstes stehen die Veröffentlichung der Gewichte in den kommenden Monaten und erste Ergebnisse von Noble Machines, Standard Bots und Ultra an. Die Lizenzbedingungen entscheiden darüber, ob Hersteller das Modell kommerziell nutzen können.