π0 (pi-zero)
Geen schatting
Geen hardwarevereisten voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of op uw eigen hardware worden uitgevoerd in welke omvang dan ook. Het is alleen toegankelijk via de provider, en geen grafische kaart verandert dat.
Op record
Volledige specificatie
Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.
- Organisatie
- Physical Intelligence
- Organisatie type
- 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 er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Robotics, Vision
- Taak
- Robotic manipulation
- Basis model
- PaliGemma
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.
- Parameters
- 3.3B
- Opleidingsgegevens
- 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
- Model toegang
- Unreleased
- Trainingscode
- Unreleased
Hoe het is geclassificeerd
Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Vereiste vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het 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) was published by Physical Intelligence, in United States of America, in October 2024. It comes out of industry.
It works in Robotics, Vision, and is recorded as doing robotic manipulation.
Its starting point was PaliGemma — most models at this scale are adapted from an existing base rather than built from nothing.
Omdat de gewichten niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarecijfers elders op deze site op dit van toepassing.
Hoe het was getraind
The training set ran to roughly 1,000,000,000 tokens.
Antwoorden
π0 (pi-zero) — Veelgestelde vragen
What GPU do I need to run π0 (pi-zero)?
None. π0 (pi-zero) 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.
Is π0 (pi-zero) open source?
No. π0 (pi-zero) has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does π0 (pi-zero) have?
π0 (pi-zero) has 3.3B parameters. "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.". 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 (pi-zero)?
π0 (pi-zero) was published by Physical Intelligence, based in United States of America, categorised as industry.
When was π0 (pi-zero) released?
π0 (pi-zero) was published in October 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is π0 (pi-zero) used for?
π0 (pi-zero) 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.
De andere richting
Vanuit het andere perspectief bekijken?
Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.