Microduck: Pollen Robotics bringt 399-Dollar-Biped mit offenem Sim-to-Real-Stack

Microduck: 399-Dollar-Biped mit Schnabel ist vorbestellbar

Pollen Robotics, die Robotiksparte von Hugging Face, hat den kleinen Zweibeiner Microduck vorgestellt. Der Roboter misst rund 25 Zentimeter und wiegt unter 800 Gramm. Er hat 15 Motoren, eine Kamera, einen kleinen Tiefensensor, zwei IMUs und einen beweglichen Schnabel zum Aufnehmen von Gegenständen. Laut Herstellerangabe kann er gehen, sitzen und sich ducken. Nach vielen üblichen Stürzen steht er wieder auf, und er kann Rollschuh fahren.

Der Preis beträgt 399 US-Dollar vor Steuern und Versand. Laut einer Community-Liste begann die Vorbestellung am 27. August 2026. Die erste Auslieferung ist für Dezember 2026, also vor Weihnachten, geplant.

Pollen grenzt den Roboter ausdrücklich von Reachy Mini ab. Nach Herstellerangabe wurden davon mehr als 10.000 Stück ausgeliefert. Reachy Mini sei auf Interaktion und Sprache ausgelegt. Microduck dient dagegen dem Training physischer Verhaltensweisen. Gemeinsam mit Hugging Face wird er als „Tiny biped for reinforcement learning“ vermarktet. Dazu gehört die „Microduck Arena“, in der Policies gegeneinander antreten.

Rust-Daemons und PPO-Training: Was im offenen Sim-to-Real-Stack steckt

Die Laufzeit liegt im Repository pollen-robotics/microduck. Es ist ein Rust-Workspace mit mehreren Daemons für einen Rockchip RK3566. Eine Regelschleife mit 50 Hz steuert 15 Servos mit neuronalen Policies. Der Daemon updaterd installiert signierte Releases. Startet ein Roboter fehlerhaft, setzt updaterd das Release zurück. Die Komponenten sprechen per JSON-RPC über Unix-Sockets.

Trainiert werden die Policies im Repository microduck_rl, mit mjlab (MuJoCo Warp) und PPO bei 50 Hz. Exportiert wird als ONNX, die Laufzeit lädt diese Dateien. Das Repo enthält BAM-Aktuatorphysik, Domain Randomization und eine Simulation des Getriebespiels (Backlash). Eine Datei AGENTS.md fasst Lehren zum Reward-Design zusammen.

Wer selbst trainieren will, braucht eine CUDA-GPU und das Werkzeug uv. Laut Repo dauert ein brauchbarer Gang etwa ein bis zwei Stunden bei 4096 parallelen Umgebungen. Ohne GPU steht die Option --hf-jobs für die Cloud bereit. Mit „publish“ lassen sich Policies teilen. Zum lokalen Testen per Tastatur läuft MuJoCo auf der CPU.

Laut der Community-Liste sind alle ausgelieferten Verhaltensweisen neuronale Policies aus MuJoCo-Training. Der Stack steht auf GitHub. Die Lizenz ist laut Sekundärquellen Apache 2.0.

Kaum Hardware außerhalb von Pollen: Die Versprechen sind ungeprüft

Die Community-Liste nennt den Roboter „pre-hardware“. Fast niemand außerhalb von Pollen besitzt ein physisches Exemplar. Nutzbar sind derzeit die Simulation, eine Browser-Sandbox, microduck_rl und die veröffentlichten ONNX-Policies.

Zwei Aussagen des Herstellers sind damit bislang nicht unabhängig bestätigt. Das Repo enthalte „das vollständige Sim2Real-Rezept“, und Microduck sei eine ideale Plattform für das Training physischer Verhaltensweisen. Prüfen lässt sich das erst, wenn Dritte Policies nachtrainieren und auf echter Hardware einsetzen.

Im GitHub-Issue-Tracker stehen zwischen dem 26. August und dem 24. Oktober 2026 mindestens 19 Issues (Nummern #153 bis #443). Das spricht für Nutzerbeteiligung. Welche Inhalte sie haben, ist nicht bekannt. Wer vorbestellt, tut das ohne unabhängige Verifikation. Eigenes Training setzt außerdem eine CUDA-GPU oder einen Cloud-Job voraus.