Black Forest Labs açıq robototexnika AI modeli FLUX 3 Action-ı təqdim edib

Black Forest Labs robotların idarə edilməsi üçün nəzərdə tutulmuş açıq çəkili FLUX 3 Action modelini buraxıb. Çəkilər 24 sentyabr 2026-cı ildə Hugging Face-da, modelin necə öyrədildiyini izah edən texniki hesabatla birlikdə yerləşdirilib.

Nədir FLUX 3 Action

Model əsasən video, həmçinin şəkil və audio məlumatları ilə ilkin öyrədilmiş multimodal FLUX 3 bazasına söykənir. Bu, world-action modeldir: robotun iş sahəsindən çoxkameralı video axınlarını və birləşmə mövqelərini götürür, agentin növbəti hərəkətini və bunun nəticəsində mühitin necə dəyişəcəyini birlikdə proqnozlaşdırır. Robot müəyyən sayda proqnozlaşdırılmış hərəkəti icra edir, səhnəni yenidən yoxlayır və təzə müşahidəyə əsasən planı yeniləyir.

Yarısı ölçüsündə rekord

RoboLab-120 reytinqində 7 milyard parametrli bir addımlı versiya 38,3% uğur nisbətinə çatır, əvvəlki ən yaxşı açıq model Cosmos 3 Nano isə 36,8%-də qalır – üstəlik onun parametr sayı iki dəfədən çoxdur. Bələdçi distillə versiyası rekordu 42,2%-ə qaldırır. BFL-ə görə hər iki versiya FP8-də Cosmos 3 Nano-dan 3,95 dəfəyə qədər sürətli işləyir, model 2,13 saniyəlik hərəkət üfüqünü proqnozlaşdırır, Pi0.5 siyasəti isə cəmi bir saniyəni əhatə edir.

Səmərəlilik nə üçün həlledicidir

BFL qeyd edir ki, qabaqcıl düşünmə modelləri yaxşı planlaşdırır, lakin robotlar üçün çox vaxt həddindən artıq yavaş və ağırdır – buna görə səmərəlilik cihazın özündə işləmə üçün kritikdir. Hesabat bunu rəqəmlərlə göstərir: FLUX 3 Action robot hərəkətinin hər saniyəsi üçün təxminən 21 millisaniyə hesablama xərcləyir və H200 GPU-da uğurlu bir sınaq təqribən 9 sentə başa gəlir. Yalnız düşünməyə əsaslanan yanaşma isə hərəkətin saniyəsi üçün 36 saniyə hesablama və hər uğur üçün 13,47 dollar tələb edir. Sürətli siyasəti yalnız lazım olduqda işə düşən düşünmə modeli ilə birləşdirmək epizodların 90%-ni həll edir və uğurun dəyərini 8,77 dollara, müddətini səkkiz dəqiqəyə endirir – dollar başına ən yaxşı alternativ konfiqurasiyadan 53,64%-ə qədər çox uğur.

Robot qolundan kənarda

BFL eyni qabiliyyətin rəqəmsal mühitlərdə də faydalı olacağını düşünür. Şirkət video oyunlarından naviqasiya üçün sınaq meydanı kimi istifadə edir və sürətli reaksiya verən agentləri kompüteri idarə edən sistemlərə doğru addım sayır.