π0.5 (pi-0.5)
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- Physical Intelligence
- Tipo de organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 22 April 2025
- Autores
- Kevin Black, Noah Brown, James Darpinian, Karan Dhabalia, Danny Driess, Adnan Esmail, Michael Equi, Chelsea Finn, Niccolo Fusai, Manuel Y. Galliker, Dibya Ghosh, Lachy Groom, Karol Hausman, Brian Ichter, Szymon Jakubczak, Tim Jones, Liyiming Ke, Devin LeBlanc, Sergey Levine, Adrian Li-Bell, Mohith Mothukuri, Suraj Nair, Karl Pertsch, Allen Z. Ren, Lucy Xiaoyang Shi, Laura Smith, Jost Tobias Spring…
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Robotics, Vision
- Tarea
- Robotic manipulation
- Base model
- PaliGemma
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Parámetros
- 3.3B
- Datos de entrenamiento
- tokens
Fig. 3: Model overview pre-training: - PaliGemma (3B): SigLIP (400M) + Gemma (2.6B) - FAST tokenizer post-training: - pretrained VLM (3B) - action expert (300M) inference: same as post-training this is in line with π0's 3.3B parameters
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo cual es lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica en esta página aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Registrar confianza
- Confident
- Citations
- 337
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- $π_{0.5}$: a Vision-Language-Action Model with Open-World Generalization
- Última actualización
- 11 February 2026
Qué significan los números
De dónde vino
π0.5 (pi-0.5) was published by Physical Intelligence, in United States of America, in April 2025. The organisation is categorised as industry.
It works in Robotics, Vision, and is recorded as doing robotic manipulation.
It builds on PaliGemma, which is why it shares that model's general shape and size.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en otro lugar de este sitio se aplica a él.
Respuestas
π0.5 (pi-0.5) — Preguntas frecuentes
Is π0.5 (pi-0.5) open source?
No. π0.5 (pi-0.5) has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does π0.5 (pi-0.5) have?
π0.5 (pi-0.5) has 3.3B parameters. Fig. 3: Model overview pre-training: - PaliGemma (3B): SigLIP (400M) + Gemma (2.6B) - FAST tokenizer post-training: - pretrained VLM (3B) - action expert (300M) inference: same as post-training this is in line with π0's 3.3B parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created π0.5 (pi-0.5)?
π0.5 (pi-0.5) was published by Physical Intelligence, based in United States of America, categorised as industry.
When was π0.5 (pi-0.5) released?
π0.5 (pi-0.5) was published in April 2025.
What is π0.5 (pi-0.5) used for?
π0.5 (pi-0.5) works in Robotics, Vision, and is recorded as handling robotic manipulation. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run π0.5 (pi-0.5)?
None. π0.5 (pi-0.5) is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.