XPeng et des universités publient GroundingPI, modèle ouvert de perception de 4 Md de paramètres qui battrait GPT-6 Astra sur 34 tests
Les chercheurs annoncent 73,68 contre 71,54 pour GPT-6 Astra sur 34 tests de perception, et une réussite comparable en manipulation robotique simulée avec moitié moins de démonstrations ; résultats non vérifiés de façon indépendante.
Pourquoi c’est important
Les robots échouent souvent parce qu'ils interprètent mal ce qu'ils voient : un petit modèle ouvert dédié à la perception peut compter davantage pour les fabricants qu'un énième chatbot généraliste. GroundingPI vient de chercheurs liés à XPeng, à l'université de Pékin et à l'université de Hong Kong. En manipulation simulée, il atteint 28,75 % de réussite avec moitié moins de démonstrations, contre 27,75 % pour le meilleur rival avec 75 %. Gains étroits et autodéclarés ; à suivre : réplication indépendante et tests sur vrais robots.
Faits clés
- Environ 4 milliards de paramètres, open source
- 73,68 contre 71,54 pour GPT-6 Astra
- 34 tests de perception, 44 modèles comparés
- 28,75 % de réussite simulée avec moitié moins de démonstrations
- Avec l'université de Pékin et celle de Hong Kong