LiberAI Liber-0: 장갑으로 기록한 1만 시간이 웹 영상 200만 시간을 이겼다

베이징 스타트업 LiberAI가 '월드 액션 모델'이라고 부르는 로봇 모델 Liber-0을 공개했다. 사전학습에 쓴 인간 경험 데이터는 220만 시간이 넘는다. 회사가 11월 4일 공개한 결과에 따르면, 로봇 시연 데이터를 한 번도 본 적 없는 GPT-6 제안 과제 60개에서 600회 시도 중 **36.0%**를 성공했다.

그런데 LiberAI 자신의 수치가 공을 돌리는 것은 데이터 양이 아니다. 확장 실험에서 사람이 찍힌 웹 영상 200만 시간으로 사전학습한 모델은 집기·놓기에서 64.6점, 기타 조작에서 51.2점을 받아, 자체 데이터 장갑 LiberSense로 기록한 1만 시간 분량의 성적에 모두 못 미쳤다. 장갑은 두께 0.3mm, 무게 131g으로 손가락 움직임을 직접 측정하고, 머리 카메라 1대와 손목 카메라 2대가 작업을 촬영한다. 200배의 시간 차이를 뒤집은 것은 장갑이었다. 그만큼 LiberAI에게는 수집 장비가 모델만큼 중요하며, 사람의 작업 기록을 팔기 위해 막 1억 달러를 조달한 GenRobot 같은 회사와도 경쟁하게 된다.

장갑 기록이 로봇 시연의 4분의 3을 대신했다

로봇 시연을 데이터 풀의 25%로 줄이고 장갑 데이터를 전부 더한 정책은 8개 과제에서 진척 점수 75.6을 기록해, 로봇 데이터만 전부 쓴 72.8을 넘었다. 두 풀의 시연 수가 같아 전체 데이터는 오히려 늘었고, 줄어든 것은 로봇 시간, 즉 원격조작에서 시연마다 로봇과 조작자가 필요한 부분이다. 장갑은 로봇 데이터에 없던 동작도 가르쳤다. 로봇 시연이 집기·놓기만 다룰 때 기타 조작 점수는 2.2였지만, 해당 동작의 장갑 기록을 더하자 47.5, 장갑 데이터 전체를 쓰자 54.6으로 올라 원격 조작 시연을 모두 쓴 정책의 56.3에 근접했다.

제로샷은 다단계 작업에서 크게 떨어진다

제로샷 결과는 뚜렷하게 갈렸다. 집기·놓기 63.5%, 짧은 조작 과제 34.0%, 어려운 다단계 과제 **10.5%**다. 긴 작업에서는 GPT-6 Astra 같은 추론 에이전트와 결합해 중간 목표를 계획하게 할 수 있다. 과제를 낸 것은 LiberAI가 아니라 GPT-6이고, 모두 탁상 작업이다. 하드웨어도 전이를 염두에 두고 설계됐다. LiberAI의 LEO 로봇은 로봇 핸드과 다관절 손목, 높이를 바꿀 수 있는 허리를 갖춰 사람의 움직임을 따라 할 수 있게 했고, 같은 장갑 데이터로 톈지(Tianji)의 Marvin M6 팔을 단 플랫폼보다 평균 28.3점 높았다.

커촹반일보에 따르면 LiberAI는 칭화대 컴퓨터학과 출신으로 RDT 계열 로봇 파운데이션 모델 연구를 이끈 류쑹밍이 2025년 12월 창업했다. 6월에는 순웨이캐피털이 주도한 수억 위안 규모의 Pre-A 라운드를 마쳤는데, 그해 세 번째 투자 유치였다.

Astra 혼자 로봇을 제어하자 집기·놓기 성공률은 8.3%였고, 판단 한 번에 87.3초를 추론했으며, 성공한 과제 하나를 끝내는 데 평균 17.8분이 걸렸다.