ფასების სხვაობა თავად NVIDIA-ს წინასწარ გათვლებს ეყრდნობა, ხოლო ზოგიერთ ტესტში ახალი სისტემა კონკურენტებს ჯერ კიდევ ჩამორჩება.
NVIDIA-ს რობოტიკის კვლევითმა ლაბორატორია GEAR-მა პლატფორმა Hugging Face-ზე უფასო AI მოდელების ნაკრები Flora გამოაქვეყნა, რომლის შესახებაც გამოცემა The Decoder-მა 25 ოქტომბერს დაწერა. ეს პროგრამები რობოტების გასაწვრთნელ ვიდეოებს ავტომატურად ჭრის, ტექსტურად აღწერს და აფასებს, რათა კომპანიამ საკუთარი რობოტული მოდელების, GR00T-ის, სწავლება დააჩქაროს და გააიაფოს. მოდელები ღიაა, რაც ნიშნავს, რომ ნებისმიერ მსურველს შეუძლია მათი გადმოწერა და საკუთარ კომპიუტერზე გაშვება.
რატომ სჭირდებათ რობოტებს დაჭრილი ვიდეოები
რობოტმა ადამიანივით მოძრაობა და ნივთების აღება რომ ისწავლოს, ჯერ მილიონობით საათის ხანგრძლივობის ჩანაწერს უნდა უყუროს, სადაც ადამიანები და სხვა რობოტები სხვადასხვა საქმეს აკეთებენ. თუმცა მარტო ყურება საკმარისი არ არის. ვიდეო ცალკეულ ნაბიჯებად უნდა დაიჭრას და თითოეულ მოქმედებას ზუსტი ტექსტური აღწერა დაერთოს. ხელით ამის კეთება ძალიან დიდ დროსა და ფულს მოითხოვს, Flora კი მთელ ამ შრომატევად პროცესს საკუთარ თავზე იღებს.
ნაკრები სამი ნაწილისგან შედგება და სამივე ჩინური კომპანია Alibaba-ს Qwen3.5-ის ბაზაზეა გადაწყობილი. პირველი მოდელი ვიდეოს ცალკეულ მოქმედებებად ყოფს, მეორე თითოეულ კადრში მომხდარს სიტყვებით აღწერს, ხოლო მესამე, სახელად Flora Rewarder, ამოწმებს, წარმატებით შესრულდა თუ არა კონკრეტული დავალება.
რამდენად იაფი და ზუსტია ახალი სისტემა
რამდენად აიაფებს ეს საქმეს? NVIDIA-ს საკუთარი გათვლებით, ერთსაათიანი ვიდეოს დამუშავება Flora-ს დახმარებით 0,72 დოლარი ჯდება, მაშინ, როცა OpenAI-ს GPT-6 Astra-ს შემთხვევაში იმავე სამუშაოს ღირებულება 88,49 დოლარს აღწევს, ანუ ახალი სისტემა დაახლოებით 125-ჯერ უფრო იაფია. უნდა გაითვალისწინოთ, რომ ეს რიცხვები თავად NVIDIA-ს პროგნოზია და ეფუძნება დაშვებას, რომ ერთი გრაფიკული პროცესორის ერთი საათით დაქირავება 10 დოლარი ღირს. კომპანიის თქმით, 512 ცალი GB300 ჩიპის გამოყენებით სისტემას დღეში 200 000 საათამდე ვიდეოს დახარისხება შეუძლია.
სიიაფის გარდა, NVIDIA ხარისხზეც მიუთითებს. ერთ-ერთ საცდელ ვიდეოში Flora-მ 37 მოქმედებიდან 34 ამოიცნო, ხოლო GPT-6 Astra-მ მხოლოდ 4-ის პოვნა შეძლო. გარდა ამისა, შემფასებელი მოდელი Flora Rewarder წარუმატებელი მცდელობების 53,3%-ს აფიქსირებს, როცა სხვა მოდელების მაჩვენებელი მაქსიმუმ 11,7%-ია.
თუმცა სისტემას სუსტი მხარეებიც აქვს. იგივე Flora Rewarder სრულიად ნორმალური მოქმედებების დაახლოებით 11%-ს შეცდომით წარუმატებლად მიიჩნევს. ამასთანავე, დამოუკიდებელ ტესტებში, როგორებიცაა WGO-Bench და რობოტების ვიდეოების შეფასების სისტემა DenseCaptionBench, ახალი მოდელი OpenAI-ს GPT-6 Astra-ს ჯერ კიდევ ჩამორჩება.
| საბაზისო მოდელი | Alibaba Qwen3.5 |
| ვიდეოს დამჭრელი მოდელის ზომა | 9 მილიარდი პარამეტრი (9B) |
| აღმწერი და შემფასებელი მოდელების ზომა | 27 მილიარდი პარამეტრი (27B) |
| 1 საათის ვიდეოს დამუშავების ფასი (Flora) | 0,72 დოლარი (NVIDIA-ს გათვლით, 1 GPU საათი 10 დოლარი) |
| 1 საათის ვიდეოს დამუშავების ფასი (GPT-6 Astra) | 88,49 დოლარი |
| წარმადობა | დღეში 200 000 საათამდე ვიდეო (512 ცალ GB300-ზე) |
| აღწერის სიზუსტე (NVIDIA-ს ტესტი) | 57,1% (GPT-6 Astra-ს 53,7%-ის წინააღმდეგ) |
წყარო: NVIDIA Research (GEAR Lab): Flora: An Open Model Suite for Scaling Robotics Data Engines | Hugging Face: NVIDIA Flora model collection | The Decoder: Nvidia open sources Flora to make robot video labeling 125x cheaper than GPT-6 Astra (25 Oct 2026)
ეს სტატია შეიქმნა AI ხელსაწყოებით, პროცესში ადამიანის ჩართულობა დაახლოებით 10%-ია.
