AI BriefingQwen3.8-Flash-Next, 파인튜닝된 Pi_0.5보다 로봇 작업 성능 우위
“Can Qwen directly control the robot as well as GPT-6 Astra?”
·2026.11.04 02:03
핵심 내용
Qwen3.8-Flash-Next가 오픈소스 하니스로 폐쇄형 로봇 에이전트 성능을 달성했다
자세히 보기
- Qwen 개발팀(칭화대, UC 버클리)이 개발한 오픈소스 하니스 uni-robot-agent는 파인튜닝 없이 도구 호출을 통해 범용 LLM을 로봇 시스템에 연결함
- Qwen3.8-Flash-Next는 19개 실세계 로봇 조작 작업에서 일부 기존 폐쇄형 로봇 에이전트 시스템과 동등한 성능을 달성함
- Qwen3.8-Flash-Next의 작업당 평균 API 비용은 $1.09로, GPT-6 Astra의 $21.29 대비 저렴함
- 로봇 특화 파인튜닝 없이도 Qwen은 파인튜닝된 pi_0.5보다 약간 높은 점수를 기록함
- 로컬 배포 테스트에서 Qwen3.8-Flash-Next의 하니스 점수는 1.90에서 31.39로 상승하며, GPT-6 Astra를 사용한 RoboDojo Team의 점수를 추월함
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