NVIDIA legt GR00T-Datenmaschine Flora offen: Roboter-Videos rund 125-mal billiger annotiert als mit GPT-6
Die Robotik-Forschungsgruppe GEAR von NVIDIA hat am 20. Oktober mit Projektseite und Fachaufsatz Flora veröffentlicht, die Datenmaschine, mit der das Unternehmen seine humanoiden Basismodelle GR00T trainiert.
Flora besteht aus drei Modellen mit offenen Gewichten: Flora-TempSeg (9 Mrd. Parameter) zerlegt Handhabungsvideos in zeitlich markierte Aktionen, Flora-Captioner (27 Mrd.) beschreibt jeden Abschnitt als Anweisung, Flora-Rewarder (27 Mrd.)
bewertet Fortschritt, Erfolg und Fehlerursache. Nach Angaben der Gruppe annotiert Flora auf 512 GB300-GPUs täglich 200.000 Stunden Video; nach eigener Schätzung kostet eine Stunde Quellvideo auf acht GB300 bei 10 Dollar je GPU-Stunde rund 0,72 Dollar, gegenüber 88,49 Dollar für GPT-6 Astra bei maximalem Reasoning, also etwa ein Hundertfünfundzwanzigstel.
Im internen Qualitätstest mit 50 Episoden erreicht Flora 57,1 Prozent gegenüber 53,7 Prozent, öffentliche Benchmarks fallen gemischt aus: Vorsprung bei der Segmentierung auf WGO-Bench (F1 50,3 zu 46,0) und beim RoboReward-Fehler (MAE 40,0 zu 55,4), Rückstand bei der Untertitelgenauigkeit (64,7 zu 77,4).
Die Gewichte auf Basis von Qwen3.5 stehen unter einer nichtkommerziellen NVIDIA-Lizenz und sind damit nur für die Forschung freigegeben. MEKAWIRE-Kontext: Einen Tag zuvor stellte NVIDIA auf der GTC Berlin die Cosmos Data Factory vor ([Bericht](/de/news/nvidia-cosmos-data-factory-gtc-berlin-anybotics-sereact-zalando-ceva-siemens-world-model-tools-20261021)); Hintergrund im [Erklärstück zur NVIDIA-Robotikstrategie](/de/news/nvidia-robotics-strategy-explained-2026-jetson-thor-gr00t-cosmos-free-models-sell-data-center-gpus-20-robot-startups-backed-20261017) und auf der [NVIDIA-Firmenseite](/de/companies/nvidia).