π0.7 (pi-0.7)

Zamknięte wagi Physical Intelligence 5.3B parametry April 2026

Brak oszacowania

Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu

Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja
Physical Intelligence
Typ organizacji
Industry
Kraj
United States of America
Opublikowany
16 April 2026
Autorzy
Bo Ai, Ali Amin, Raichelle Aniceto, Ashwin Balakrishna, Greg Balke, Kevin Black, George Bokinsky, Shihao Cao, Thomas Charbonnier, Vedant Choudhary, Foster Collins, Ken Conley, Grace Connors, James Darpinian, Karan Dhabalia, Maitrayee Dhaka, Jared DiCarlo, Danny Driess, Michael Equi, Adnan Esmail, Yunhao Fang, Chelsea Finn, Catherine Glossop, Thomas Godden, Ivan Goryachev, Lachlan Groom, Haroun Hab…

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Robotics, Vision
Zadanie
Robotic manipulation

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry
5.3B

"nitialized from the Gemma3 4B-parameter VLM [106] [...] (including a 400M-parameter vision encoder), and a flow matching action expert with 860M parameters. The model has about 5B total parameters."

Dane treningowe
tokens

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi
Closed — provider access only
Dostęp do modelu
Unreleased

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność
Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
π0.7: a Steerable Generalist Robotic Foundation Model with Emergent Capabilities
Ostatnio zaktualizowane
13 May 2026

Co oznaczają liczby

O tym modelu

π0.7 (pi-0.7) został opublikowany przez Physical Intelligence, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2026. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.

Działa w dziedzinie Robotics, Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie robotic manipulation.

Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.

Odpowiedzi

π0.7 (pi-0.7) — częste pytania

01

π0.7 (pi-0.7)— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Physical Intelligence, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.

02

π0.7 (pi-0.7)— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w April 2026.

03

π0.7 (pi-0.7)— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Robotics, Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie robotic manipulation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

04

π0.7 (pi-0.7)— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.

05

π0.7 (pi-0.7)— czy jest open weight?

Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.

06

π0.7 (pi-0.7)— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 5.3B. "nitialized from the Gemma3 4B-parameter VLM [106] [...] (including a 400M-parameter vision encoder), and a flow matching action expert with 860M parameters. The model has about 5B total parameters.". Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 13 May 2026

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.