π0 (pi-zero)
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Physical Intelligence
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 31 October 2024
- Auteurs
- 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
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Robotics, Vision
- Taak
- Robotic manipulation
- Basis model
- PaliGemma
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 3.3B
- Training gegevens
- 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…
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
- Training code
- Unreleased
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- π0: Our First Generalist Policy
- Laatst bijgewerkt
- 11 February 2026
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
π0 (pi-zero) werd gepubliceerd door Physical Intelligence, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens October 2024. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.
Het werkt in het domein van Robotics, Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van robotic manipulation.
Het startpunt was een bestaand basismodel, PaliGemma. Dat is waarom het de algemene vorm en grootte van het basismodell deelt.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Hoe het getraind werd
De trainingsset liep naar ongeveer 1,000,000,000 tekstokens
Antwoorden
π0 (pi-zero) — veelgestelde vragen
π0 (pi-zero)— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
π0 (pi-zero)— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
π0 (pi-zero)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 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.". Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
π0 (pi-zero)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Physical Intelligence, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
π0 (pi-zero)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in October 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
π0 (pi-zero)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Robotics, Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van robotic manipulation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.