vLLM-Omni 宣布 Day-0 支持 Runway 机器人模型 Praxis-1
Runway 把视频预训练用到了机器人控制上，Praxis-1 用 Apache 2.0 开源，vLLM-Omni 当天就支持。单张 H100 80GB 就能跑推理，还兼容 OpenPI 服务，做机器人开发的团队可以直接上手试，不用等社区适配。
Runway 发布机器人控制模型 Praxis-1，采用大规模视频预训练方式，让模型从观察世界走向在世界中执行动作。权重以 Apache 2.0 协议开源，并支持跨不同机器人本体（embodiments）进行适配，意味着同一模型可以迁移到多种硬件形态的机器人上。
推理框架 vLLM-Omni 在发布当天（Day-0）就完成了对 Praxis-1 的支持。集成方案将摄像头观测、机器人状态和任务指令作为输入，输出动作块（action chunks），同时支持离线推理和 OpenPI / Positronic 两种服务方式，并处理了会话历史与重置逻辑。整套推理经过验证，可在单张 NVIDIA H100 80GB 上运行。
这次合作由 Runway 与 Inferact 团队共同推进。对机器人开发者来说，开源权重加 Day-0 推理框架支持，大幅降低了把视频预训练模型部署到实际机器人上的门槛，单卡 H100 即可跑通也意味着中小团队可以负担得起。
🎉 Day-0 support for @runwayml’s Praxis-1 in vLLM-Omni!
From watching the world to acting in it: Praxis-1 brings large-scale video pretraining to robot control, with open weights under Apache 2.0 and adaptation across robot embodiments.
vLLM-Omni takes camera observations, robot state and a task instruction to generate action chunks. The integration supports offline inference and OpenPI / Positronic serving, with session history and reset handling. Qualified on a single @NVIDIA H100 80GB.
Thanks to the Runway and @Inferact teams for bringing this together.
本条情报归属 AITOP「模型」核心栏目，重点聚焦北美前沿实验室与硅谷科技巨头。在跨区域产业观察坐标中，该动态直接关联「AI 开发者工具链、Coding Agent 与工程化实践」「中美大模型技术代差与商业化对照」研究主线，反映出当前技术演进与商业落地的最新风向。涉及核心实体与技术议题包括：Praxis-1、Runway、vLLM、开源模型，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。
信源核验说明：本文原始线索采编自「vLLM」（@vllm_project），经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。截至目前，全网已有 11 家独立信源对该事件进行交叉印证与跟进报道（含 Runway ML、Jim Fan、Decoder 等），属于近期高关注度行业信号。
