従来のロボット制御は特定のタスクごとに動作を個別にプログラムする必要があったのに対し、VLAモデルは視覚言語モデルを土台に、カメラ画像と自然言語の指示から直接モーターコマンドを生成する。学術ベンチマーク研究では、OpenVLAやπ0（Pi-Zero）、MAGMA、GPT-4o系モデルなど複数のVLA実装が比較され、訓練分布に近い環境ほど高い性能を示す一方、未知の環境では性能が低下する傾向が確認されている。
VLAモデルと従来型ロボット制御方式の違いを比較したい技術者向け。
タスクごとの個別プログラミングではなく、視覚・言語から動作を直接生成する汎用的な学習ベースのアプローチである点。