List your company

Robot Manipulation on SimplerEnv WidowX Robot tasks (test)

89.6Success Rate (Spoon)LangForce
-3.58420.60844.868.992Jan 27, 2025Mar 31, 2025Jun 2, 2025Aug 5, 2025Oct 7, 2025Dec 9, 2025Feb 11, 2026

Evaluation results

MethodLinks
LangForcebackbone=Qwen3-VL-4B2026.0189.6——63.8—33.3—79.266.5—
QwenGR00Tmode=Baseline, backbone=Qwen3-VL-4B2026.0187.5——50—29.2—54.255.2—
NORA-Long RFT (Ours)Action Model Type=Discrete, Training Strategy=RFT2026.0284.3——50.2—64.4—77—69
NORA-Long (Baseline)Action Model Type=Discrete, Training Strategy=SFT2026.0280.2——46—60.3—75.7—65.5
ST4VLACo-Train=true2026.0280.2——79.2—35.4—98—73.2
Dream-VLA2025.1279.291.758.341.779.220.810010071.460.4
GR00T N1.5Co-Train=false, Category=Visual Matching2026.0275.3——54.3—57—61.3—61.9
VideoVLA2026.0175——20.8—45.8—70.853.1—
VLA-JEPAtraining_data=subsets of the OXE dataset, setting=visual matching2026.0275——70.8—12.5—70.8—57.3
VLA-JEPA (w/o human videos)training_data=subsets of the OXE dataset, setting=visual matching, ablation=w/o human videos2026.0275——54.2—20.8—79.2—57.3
CogACT2026.0171.7——50.8—15—67.551.3—
CogACTCo-Train=false, Category=Visual Matching2026.0271.7——50.8—15—67.5—51.3
CogACTRobot type=WidowX, Evaluation protocol=Visual Matching2026.0171.7——50.8—15—67.5—51.3
AC2-VLARobot type=WidowX, Evaluation protocol=Visual Matching2026.0171.2——58—14.8—74—54.5
LAPAtraining_data=in-distribution expert demonstrations collected in simulation environment, setting=visual matching2026.0270.8——45.8—54.2—58.3—57.3
Vanilla Co-training VLACo-Train=true2026.0270.3——68.4—20.5—85.2—61.1
Isaac-GR00T-N1.6-Bridge2026.0164.5——65.5—5.5—9357.1—
π0Action Model Type=Continuous, Training Strategy=SFT2026.0263.3——58.8—21.3—79.2—55.7
GR00T-N12025.1262.583.354.245.870.816.741.720.849.536.5
ThinkActAction Model Type=Continuous, Training Strategy=SFT + RFT2026.0258.3——37.5—8.7—70.8—43.8
LLaDA-VLA2025.1256.9——76.3—30.6—58.3—55.5
Vanilla VLACo-Train=false2026.0256.6——63.3—27—71.8—54.7
pi_0 + TACOframework=TACO, type=test-time scaling2025.1252——52—30—88—55.5
RoboVLM2026.0150——37.5—0—83.342.7—
π0.52026.0149.3——64.7—44.7—69.757.1—
villa-xtraining_data=subsets of the OXE dataset, setting=visual matching2026.0248.3——24.2—19.2—71.7—40.8
RoboVLMstraining_data=subsets of the OXE dataset, setting=visual matching2026.0245.8——20.8—4.2—79.2—37.5
Octo-SmallModel size=Small2026.0141.7——8.2—0—56.726.7—
Octo-SmallCo-Train=false, Category=Visual Matching2026.0241.7——8.2—0—56.7—26.7
Octo-SmallRobot type=WidowX, Evaluation protocol=Visual Matching2026.0141.7——8.2—0—56.7—26.7
Magma2026.0137.5——29.2—20.8—91.744.8—
MagmaCo-Train=true, Category=Visual Matching2026.0237.5——31—12.7—60.5—35.8
pi_02025.1236——42—34—80—48
OpenVLA-OFT2026.0134.2——30—30—72.541.8—
OpenVLA-OFTtraining_data=subsets of the OXE dataset, setting=visual matching2026.0234.2——30—30—72.5—41.8
Octo-Base2025.123350502529.204023.331.320.3
π02026.0129.2——62.5—29.2—91.653.1—
DiscreteDiffusionVLA2025.1229.270.858.329.262.520.891.770.854.237.5
RoboVLMAction Model Type=Continuous, Training Strategy=SFT2026.0229.2——25—12.5—58.3—31.3
RoboVLM2025.1229.2——25—12.5—58.3—31.3
π02025.1229.145.82505016.691.662.540.127.1
π0 + FASTSpeed Config=FAST2025.1229.162.558.521.95410.883.366.648.332.1
π0Co-Train=false, Category=Visual Matching2026.0229.1——0—16.6—62.5—27.1
π0-FASTCo-Train=false, Category=Visual Matching2026.0229.1——21.9—10.8—66.6—48.3
π0training_data=subsets of the OXE dataset, setting=visual matching2026.0229.1——0—16.6—62.5—40.1
π0-Fasttraining_data=subsets of the OXE dataset, setting=visual matching2026.0229.1——21.9—10.8—66.7—48.3
π0-FASTAction Model Type=Discrete, Training Strategy=SFT2026.0229——22—83—48—45.5
SpatialVLA2026.0120.8——20.8—25—70.834.4—
RoboVLM2025.1220.837.533.3258.38.30016.713.5
SpatialVLA2025.1216.720.829.22562.529.210010047.942.7
SpatialVLAAction Model Type=Discrete, Training Strategy=SFT2026.0216.7——25—29.2—100—42.7
SpatialVLACo-Train=false, Category=Visual Matching2026.0216.7——25—29.2—100—42.7
SpatialVLA2025.1216.7——25—29.2—100—42.7
Octo-BaseModel size=Base2026.0115.8——12.5—0—41.717.5—
Octo-BaseCo-Train=false, Category=Visual Matching2026.0215.8——12.5—0—41.7—17.5
Octo-BaseRobot type=WidowX, Evaluation protocol=Visual Matching2026.0115.8——12.5—0—41.7—17.5
TraceVLA2026.0112.5——16.6—16.6—6527.7—
OpenVLA-OFTFine-tuned=OFT2025.1212.55041.74.270.820.891.737.541.218.8
Octo-BaseAction Model Type=Continuous, Training Strategy=SFT2026.0212.5——8.3—0—43.1—16
Octo2025.1212.5——8.3—0—43.1—16
OpenVLACo-Train=false, Category=Visual Matching2026.024.2——0—0—12.5—4.2
OpenVLARobot type=WidowX, Evaluation protocol=Visual Matching2026.014.2——0—0—12.5—4.2
GR00T N1training_data=subsets of the OXE dataset, setting=visual matching2026.021.4——0—0—13.9—3.8
Octo-Smallevaluation_protocol=zero-shot, pre-training_dataset=OXE dataset [13], model_size=Small2025.010.4720.7780.2780.0970.4030.04287.556.90.3—
RoboVLMevaluation_protocol=fine-tuning, fine-tuning_dataset=BridgeData V2 [64]2025.010.2920.5420.250.250.4580.12558.358.30.313—
RoboVLMevaluation_protocol=zero-shot, pre-training_dataset=OXE dataset [13]2025.010.2080.3750.3330.250.0830.083000.135—
SpatialVLAevaluation_protocol=zero-shot, pre-training_dataset=OXE dataset [13]2025.010.2080.250.4170.2080.5830.2579.270.80.344—
SpatialVLAevaluation_protocol=fine-tuning, fine-tuning_dataset=BridgeData V2 [64]2025.010.1670.2080.2920.250.6250.2921001000.427—
Octo-Baseevaluation_protocol=zero-shot, pre-training_dataset=OXE dataset [13], model_size=Base2025.010.1250.3470.5280.0830.319066.743.10.16—
RT-1-Xevaluation_protocol=zero-shot, pre-training_dataset=OXE dataset [13]2025.0100.1670.2080.0420.0830000.011—
OpenVLAevaluation_protocol=zero-shot, pre-training_dataset=OXE dataset [13]2025.0100.0410.33300.12508.34.10.01—
RT-1-X2026.010——4.2—0—01.1—
RT-1-X2025.1204.216.70003.3030
OpenVLA2025.1204.133012.508.34.17.81
RT-1-XAction Model Type=Discrete, Training Strategy=SFT2026.020——4.2—0—0—1.1
OpenVLAAction Model Type=Discrete, Training Strategy=SFT2026.020——0—0—4.1—1
RT-1-XCo-Train=false, Category=Visual Matching2026.020——4.2—0—0—1.1
RT-1-XRobot type=WidowX, Evaluation protocol=Visual Matching2026.010——4.2—0—0—1.1
RT-1-X2025.120——4.2—0—0—1.1
UniVLAtraining_data=subsets of the OXE dataset, setting=visual matching2026.02—————————42.7