π0.5 (pi-0.5)
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Physical Intelligence
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 22 April 2025
- Szerzők
- 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…
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Robotics, Vision
- Feladat
- Robotic manipulation
- Alapmodell
- PaliGemma
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 3.3B
- Képzési adatok
- 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
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 337
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- $π_{0.5}$: a Vision-Language-Action Model with Open-World Generalization
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
π0.5 (pi-0.5) ki lett adva által Physical Intelligence, az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2025. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Robotics, Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása robotic manipulation.
Ez alapoz. PaliGemma. A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Válaszok
π0.5 (pi-0.5) — gyakori kérdések
π0.5 (pi-0.5)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
π0.5 (pi-0.5)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 3.3B. 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. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
π0.5 (pi-0.5)— Ki készítette ezt?
Kiadta Physical Intelligence, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
π0.5 (pi-0.5)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2025.
π0.5 (pi-0.5)— Mire használják?
Működik a területen a Robotics, Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot robotic manipulation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
π0.5 (pi-0.5)— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..