π0 (pi-zero)
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Physical Intelligence
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 31 October 2024
- Autoři
- Kevin Black, Noah Brown, Danny Driess, Adnan Esmail, Michael Equi, Chelsea Finn, Niccolo Fusai, Lachy Groom, Karol Hausman, Brian Ichter, Szymon Jakubczak, Tim Jones, Liyiming Ke, Sergey Levine, Adrian Li-Bell, Mohith Mothukuri, Suraj Nair, Karl Pertsch, Lucy Xiaoyang Shi, James Tanner, Quan Vuong, Anna Walling, Haohuan Wang, Ury Zhilinsky
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Robotics, Vision
- Úkol
- Robotic manipulation
- Základní model
- PaliGemma
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 3.3B
- Výcviková data
- 1,000,000,000 tokens
"While in principle our model can be initialized from scratch or fine-tuned from any VLM backbone, in practice we use PaliGemma [5] as our base model. PaliGemma is an opensource 3 billion parameter VLM that offers a convenient tradeoff between size and performance. We add 300M parameters for the action expert (which is initialized from scratch) for a total of 3.3 billion parameters."
10,000 hours, and ~1 billion timesteps "We evaluate our approach by pre-training on over 10,000 hours of robot data, and fine-tuning to a variety of dexterous tasks" ... "We provide an overview of our pre-training mixture in Figure 4. Since each training example corresponds to a timestep — i.e., a tuple (ot, At), — we will quantify data in terms of timesteps in this discussion. 9.1% of the training mixture consists of open-source datasets, including OXE [10], Bridge v2 [52], and DROID [23]. Th…
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- π0: Our First Generalist Policy
- Nap poslední aktualizace
- 11 February 2026
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
π0 (pi-zero) byl zveřejněn Physical Intelligence, v zemi zaznamenané jako United States of America, během October 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Robotics, Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol robotic manipulation.
Jeho výchozím bodem byl existující základní model, PaliGemma. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Jak bylo trénováno
Tréninková sada běžela na přibližně 1,000,000,000 tokeny textu
Odpovědi
π0 (pi-zero) — běžné otázky
π0 (pi-zero)— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
π0 (pi-zero)— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
π0 (pi-zero)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 3.3B. "While in principle our model can be initialized from scratch or fine-tuned from any VLM backbone, in practice we use PaliGemma [5] as our base model. PaliGemma is an opensource 3 billion parameter VLM that offers a convenient tradeoff between size and performance. We add 300M parameters for the action expert (which is initialized from scratch) for a total of 3.3 billion parameters.". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
π0 (pi-zero)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Physical Intelligence, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
π0 (pi-zero)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v October 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
π0 (pi-zero)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Robotics, Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol robotic manipulation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.