Natura-1: 50B – 1 mill. timer, 53,4, ingen API

Nature Will slipper 13. oktober 2026 Natura-1. Det er labens første fysiske grunnmodell: 50 milliarder parametere, MoE, pretrent på mer enn 1 million timer egosentrisk menneskevideo. Den tar språk og visjon inn og styrer 20-DoF-hender i en 100 millisekunders kontrollsløyfe.

Det er ikke en API-modell. Ingen vekter. Ingen lisens. Ingen tokenpris. Bloggen er evidensen. Forbes dekker den samme dagen. PR Newswire går kl. 09.00 ET.

Hva som faktisk shippes

Natura-1 er én 50B MoE-transformer trent felles på språk, bilde, video og handling. Hele episoden modelleres autoregressivt som én sekvens. Video og handling trenes sammen med flow matching. Språk skal være bærende: annen intensjon, annen predikert fremtid.

Eval-plattform: dual-arm ROKAE AR5 med Wuji-hender. Kontroll: 100 ms observasjon-til-handling. Rust-orkestrator og fused CUDA-kjerner. Labens tall: MFU over 50 prosent og GPU-utnyttelse 98 prosent i treningskonfigurasjonen. Egne attention-kjerner: rundt 1 200 TFLOP/s, over 6 ganger en tunet FlexAttention-baseline i labens måling.

Data: tens of PB i lakehouse, 350 000 timer ego-data per uke, tette 3D-håndposer fra mono- og stereovideo, hierarkisk annotering fra mål til steg. Etter filtrering: 1 million timer språk-betingede handlingsbaner. Deretter «begrenset» robotdata for post-trening mot fysisk hånd.

Seks lange arbeidsflyter, merket † i bloggen, har ekstra tuning oppå Natura-1. Alle andre resultater deler samme vekter. Det skillet står i fotnoten. Les den før dere kjøper «én modell, alle oppgaver».

Tallene, og hva de ikke er

Labens egen benk, tolv dimensjoner. Ingen offentlig, uavhengig lederboard. π0.5 og GPT-6-Astra scorer ikke på Wuji-håndene: π0.5 feiler etter finjustering på labens robotdata, Astra når ikke innen 60 minutter per oppgave.

På ARX AC One med gripere, etter at π0.5 er finjustert på samme oppgavesett som Natura-1s hånd-trening:

Fire av benk-oppgavene er utenfor post-treningsdata. Det er labens design, ikke en tredjepart. Zero-shot-klippene er åpne instruksjoner i laben, ikke deres SOP.

Skaleringskurve fra om lag 44 000 til 1 million timer, teacher forcing: Action MSE ned 47,7 prosent og MAE 37,3 prosent på holdt-ute menneskedata. Samme vekter på robot-validering uten videre trening: MSE ned 67,7 prosent, MAE 49,3 prosent. Prediksjonsfeil, ikke oppgavesuksess i en celle.

Forbes påpeker det som mangler: ingen suksessrater mot Helix eller π0 på samme hardware, ingen vekter, ingen lisens. 100 ms er tregt mot visuo-motor på 200 Hz. Hender, ikke kropp. Locomotion og balanse er utenfor kortet.

Hva det betyr for CIO og CISO

Dette er en robot-grunnmodell, ikke en ny ChatGPT. Midtsjiktet mellom frontier-LLM og jobb-spesifikk post-trening. Figure, Skild, Physical Intelligence og Gemini Robotics selger samme lag. Natura-1 er evidens for at inngangsprisen der faller. Det er også evidens for at dere ikke kan kjøpe den i morgen.

Ingen API. Ingen Hugging Face. Ingen on-prem-vekter. Pilot betyr lab-avtale, ikke et modellkort i Azure. Ikke budsjetter tokenkostnad. Budsjetter hender, integrasjon, sikkerhetssoner og post-trening på deres celler.

De seks lange demoene er ettertrent. Krev held-out celler, faste suksessrater og recovery-logg før «general» står i business case. Embodiment-gapet er CISO-saken i fysisk AI: menneskehånd i video er ikke Wuji på gulvet.

1 million timer førstepersonsvideo er personvern. Hvem er filmet, hvor, under hvilken avtale. Egne anlegg: ikke last opp operatørvideo til en lab uten DPIA og databehandleravtale.

100 ms er labens sløyfe, ikke deres sikkerhets-PLC. Dexterøs kontakt krever raskere lavnivåkontroll. Hold bevegelsesgrenser, e-stop og force-limits utenfor modellen.

Kinesisk lab, SF-kontor, Tsinghua-gründer. Eksport, leverandørstyring og dataresidens kommer før PoC, ikke etter første demo.

Ikke bytt ut en etablert VLA mot denne uten egen harness på deres hardware. 53,4 og 59,1 er labens tall på labens hender.

Kilder og medier

Primærkilde: Nature Will, https://www.naturewill.com/blog/natura-1 Dekning: Forbes, John Koetsier, 13. oktober 2026 Pressemelding: PR Newswire, Nature Will, 13. oktober 2026 Thumbnail: OpenAI Image 2 / hogby.ai