Black Forest Labs, 오픈소스 7B 로보틱스 모델 'FLUX 3 Action' 공개

Black Forest Labs, 'FLUX 3 Action'으로 피지컬 AI 진출

2026년 9월 24일, Black Forest Labs(BFL)는 로보틱스 및 공간적 의사결정을 위해 개발된 오픈 AI 모델 'FLUX 3 Action'의 출시를 발표했다. 해당 모델의 가중치는 Hugging Face에 공개되었으며, 이를 통해 BFL은 생성형 미디어를 넘어 체화된 인공지능(Embodied AI) 분야로 사업 영역을 확장하게 됐다.

70억 개 파라미터로 구현한 멀티모달 행동 예측

FLUX 3 Action은 월드-액션(World-Action) 모델로 동작한다. 로봇의 실제 작업 공간에서 들어오는 다중 카메라 비디오 피드를 입력받아, 에이전트가 다음에 수행해야 할 물리적 동작을 결정하는 동시에 그 결과로 주변 환경이 어떻게 변화할지 예측한다.

이 아키텍처는 오디오 및 정지 이미지와 함께 주로 비디오 데이터로 학습된 BFL의 기반 멀티모달 모델 'FLUX 3'에서 파생되었다. 70억 개(7B) 매개변수 규모로 구성된 FLUX 3 Action은 RoboLab-120 벤치마크에서 작업 성공률 신기록을 경신했다. BFL에 따르면 이 모델은 기존 오픈소스 최고 기록 모델 대비 절반도 안 되는 매개변수 크기이면서도 최대 3.95배 더 빠르게 구동된다.

추론 능력과 온디바이스 제어 간 간극 해소

현재 최첨단 추론 모델들은 정교한 고차원 계획 수립 능력을 보여주지만, 지연 시간(레이턴시)과 높은 연산 요구량으로 인해 실제 로보틱스 환경 적용에 한계가 있어 왔다. BFL은 FLUX 3 Action의 작은 모델 크기와 빠른 실행 속도가 저지연 온디바이스 배포의 제약을 해결할 직접적인 설루션이라고 강조했다.

BFL은 물리적 로보틱스를 넘어 소프트웨어 기반 응용 분야의 가능성도 제시했다. 에이전트 내비게이션을 평가하기 위한 실질적인 샌드박스로 비디오 게임을 꼽았으며, 이 기저 아키텍처가 향후 컴퓨터 인터페이스를 직접 제어하는 고속 반응 에이전트 구축까지 지원할 수 있을 것이라고 덧붙였다.