Apple HALO: робот Unitree G1 з Mac mini і Qwen впорався з 91% задач у чужих кімнатах

Що сталося

4 листопада 2026 року дослідники Apple виклали на arXiv роботу про систему HALO. Це «мозок» для гуманоїдного робота Unitree G1, який навчався лише в симуляції: на 1000 згенерованих комп’ютером квартирах. У реальному світі робот до випробувань не бачив жодної квартири, але в шести незнайомих приміщеннях впорався з 91% задач у 360 спробах. Головне для нашого читача: усе планування працює на Mac mini M4 Pro з 64 ГБ пам’яті, який робот носить у коробі на спині, без інтернету.

Деталі

На Mac mini працюють дві моделі. Планувальник — мовна модель Qwen3.6-35B-A3B від Alibaba, стиснута до 4 біт і запущена через MLX, бібліотеку Apple для нейромереж на своїх чипах. Раз на дві секунди вона дивиться в камеру і вирішує, що робити далі. Друга модель перетворює рішення на рухи тіла. Третя частина, яка тримає рівновагу й керує суглобами 50 разів на секунду, працює на штатному комп’ютері робота Nvidia Jetson Orin NX.

Ланцюжки з двох-трьох навичок поспіль вдалися в середньому в 70% випадків. Навчання обійшлося недешево: дані генерували на 250 прискорювачах Nvidia H100, модель рухів навчали на 64 B200. Але користуватися результатом можна вже на одному комп’ютері.

Що це означає

Кого стосується. Тих, хто стежить за локальним ШІ: це наочний приклад того, що модель на 35 млрд параметрів на Mac mini M4 Pro вже керує фізичним пристроєм у реальному часі. Qwen 3.6 35B-A3B у 4 бітах займає близько 21–24 ГБ і вміщується у звичайний настільний комп’ютер.

Можливість і обмеження. 91% — це поодинокі задачі. Довгі ланцюжки поки провалюються в кожному третьому випадку, а «штовхни коробку після двох кроків» вдається лише в половині спроб. Це дослідження, а не продукт: Apple не оголошувала ні домашнього робота, ні строків.

MaxxBench: агент DeepSeek стер правильний код під тести, розрив зріс до 48 пунктів

Minisforum MS-A2 та Beelink GTR9 Pro для нейромереж: слот PCIe чи 128 ГБ пам’яті

ОЗП для локальних LLM і ШІ: скільки треба під 8B–70B з урахуванням відеокарти

Навчання ШІ та історія чатів: де вимкнути у 8 сервісах і що лишається в компаній

Чип для ноутбука з ШІ: чому пам’ять, ОС і ціна важливіші за 50 і 80 TOPS

Горизонт. Найближчий практичний наслідок — не робот удома, а підхід: навчати машини на синтетичних квартирах дешевше, ніж знімати реальні. Якщо код викладуть повністю, повторити планувальник на своєму Mac можна буде вже зараз.