중국 로보틱스 기업 Unitree Robotics가 휴머노이드 로봇용 기반 모델 UnifoLM-WLA-1.0의 부분 가중치와 데이터셋을 단계적으로 공개하기 시작했다. 9월 20일 기준 프로젝트 페이지에서 일부 자산을 내려받을 수 있다.

공개 범위 — 지금 vs 추후

항목상태
부분 모델 가중치✅ 공개
일부 데이터셋✅ 공개
포스트 트레이닝 코드추후 공개 예정
UnifoLM-WLA-Base 가중치추후 공개 예정
전신 원격조작 코퍼스추후 공개 예정
광범위 운용 데이터셋추후 공개 예정

이전 프로젝트 페이지에서 코드·모델·데이터셋 모두 "출시 예정"으로 표기됐던 것에서 진전된 것이다.

모델 주요 스펙

  • 파라미터: 약 60억(6B)
  • 학습 데이터: 실제 로봇 데이터 약 2,500시간 (Unitree 오픈셋 + BitRobot HIW-500 등 공개 소스)
  • 지원 태스크: 전신 태스크 10개 + 테이블탑 태스크 54개, 총 64개
  • 태스크별 별도 정책 불필요: 단일 체크포인트로 전 태스크 커버

아키텍처 구조

UnifoLM-WLA-1.0은 두 핵심 구성요소로 이뤄진다.

  1. MMDiT 액션 전문가: 엔드이펙터 포즈, 손 관절, 하체 관절을 잔차 벡터 양자화(residual vector quantization)로 토큰화해 시간 정렬 상태를 유지한다. 2지 병렬 그리퍼와 다수의 5지 핸드를 지원한다.
  2. UnifoLM-ER-1-4B (구현 추론 모델): Qwen3-VL-4B 기반으로 구축됐으며, 포인팅·탐지·다중 이미지 추론·궤적 예측 등 500만 건 이상의 공간 샘플로 학습됐다.

64개 태스크 예시

Unitree가 공개한 가정용 태스크 사례는 다음과 같다.

  • 수건 접기, 접시 정리, 배터리 충전
  • 세탁, 소파 정리

이 태스크들은 팔·엔드이펙터·다리가 동기화된 상태로 움직여야 한다.

멀티모달 인식 벤치마크 성능

Unitree 자체 집계 기준으로 16개 멀티모달 인식 벤치마크 중 7개에서 오픈 모델 최고 수준을 기록했다고 밝혔다. Where2Place, EmbSpatial, RoboSpatial 등이 포함된다. 일부 항목은 독점 시스템과 경쟁력 있는 수치를 보인다고 주장한다.

단, 이 수치는 Unitree 자체 보고이며 제3자 재현 검증은 아직 이뤄지지 않았다. 미지의 가정 환경에서의 실제 로봇 성공률을 보장하지 않는다.

통합 개발자·연구자를 위한 시사점

현재 공개된 부분 가중치는 즉시 활용 가능하지만, 나머지 코드와 코퍼스가 공개되기 전까지 Unitree 외 로봇으로의 전이(transfer) 주장은 완성된 서드파티 키트가 아닌 로드맵으로 봐야 한다.

국내 휴머노이드 연구 관점에서는 Unitree의 단계적 오픈웨이트 전략이 주목할 만하다. 전신 제어 데이터 확보와 공개 범위 설정 방식은 국내 로보틱스 기업의 데이터셋 및 모델 공개 전략 수립에 참고 사례가 될 수 있다.