Physical Intelligence lansează versiunea beta a Pi API pentru modele fundamentale de robotică

Physical Intelligence a anunțat versiunea beta a Pi API pe 13 octombrie 2026, punând cele mai recente modele fundamentale de robotică ale sale la dispoziția dezvoltatorilor externi pentru ajustare fină și inferență găzduite. Accesul la versiunea beta se face printr-o listă de așteptare, iar celor care solicită accesul li se cere să descrie ce intenționează să construiască.

Conform fluxului de lucru prezentat în anunț, un dezvoltator încarcă datele robotului, pornește ajustarea fină folosind resurse de calcul și infrastructură gestionate de Physical Intelligence, apoi accesează modelul ajustat fin printr-un gateway găzduit pentru a rula inferența pe robotul său. Datele de evaluare ghidează apoi următoarea iterație. Compania a declarat că cel mai recent model disponibil prin API oferă deja o ajustare fină mai eficientă din punctul de vedere al utilizării datelor și capacități îmbunătățite pentru partenerii săi și că, deoarece poate actualiza rapid modelele care stau la baza API-ului, intenționează să ofere în continuare acces la cele mai noi și mai capabile modele ale sale. Physical Intelligence a descris lansarea drept primul pas către punerea la dispoziția comunității a unei baze de inteligență fizică pe care aceasta să o poată dezvolta și către activarea autonomiei de la un capăt la altul.

Modelele din spatele API-ului

Anunțul prezintă modelele fundamentale de robotică de uz general, precum π0 și π0.5, drept o modalitate promițătoare de a aborda provocarea implementării roboților: pe lângă identificarea cazului de utilizare potrivit și construirea hardware-ului adecvat, dezvoltatorii au nevoie de modele suficient de inteligente pentru a îndeplini sarcina respectivă. Potrivit companiei, aceste modele oferă o bază solidă de cunoștințe și capacități fizice, reducând considerabil datele și efortul necesare pentru adaptarea la sarcini, medii sau roboți noi, însă adaptarea lor necesită în continuare infrastructură de învățare automată, resurse de calcul și fluxuri complexe de date.

Physical Intelligence publică versiuni cu cod sursă deschis ale acestor modele în depozitul openpi. Depozitul conține trei tipuri de modele: π0, un model bazat pe flux pentru viziune-limbaj-acțiune; π0-FAST, un model autoregresiv pentru viziune-limbaj-acțiune, bazat pe tokenizatorul de acțiuni FAST; și π0.5, o versiune îmbunătățită a lui π0, cu o generalizare mai bună în medii deschise, antrenată printr-o metodă pe care compania o numește izolarea cunoștințelor. Punctele de control de bază pentru toate cele trei modele sunt preantrenate pe mai mult de 10.000 de ore de date despre roboți, iar depozitul este distribuit sub licența Apache-2.0. Physical Intelligence a lansat π0.5 și suportul pentru PyTorch în depozit în septembrie 2025, după ce adăugase, în iunie 2025, instrucțiuni pentru antrenarea modelelor de viziune-limbaj-acțiune pe întregul set de date DROID.

Rularea locală a modelelor cu cod sursă deschis necesită un GPU NVIDIA cu peste 8 GB de memorie pentru inferență, RTX 4090 fiind dat ca exemplu, și peste 70 GB de memorie pe hardware precum A100 sau H100 pentru ajustarea fină completă. Depozitul a fost testat pe Ubuntu 22.04 și nu este compatibil în prezent cu alte sisteme de operare. De asemenea, acceptă inferența la distanță, în care un model rulează pe un server separat și transmite acțiuni robotului printr-o conexiune WebSocket. Depozitul menționează că π0 a fost dezvoltat pentru roboții proprii ai companiei, care diferă de platformele utilizate pe scară largă, precum ALOHA și DROID, și că echipa nu se așteaptă ca toate încercările de adaptare să reușească. API-ul preia acest flux de lucru sub forma unui serviciu găzduit: utilizatorii furnizează datele, iar Physical Intelligence gestionează resursele de calcul pentru antrenare și pune la dispoziție modelul final prin gateway-ul său.

Implementări ale partenerilor în diverse industrii

Physical Intelligence a declarat că, prin intermediul API-ului, a urmărit să răspundă la două întrebări: dacă modelele sale pot susține o gamă largă de aplicații și tipuri de hardware robotic în diverse industrii și cât de ușor le permite API-ul dezvoltatorilor să facă iterații pentru a ajunge la o autonomie utilă și practică. Pentru a testa amploarea posibilităților, compania colaborează îndeaproape cu firme care implementează roboți și folosește aceste colaborări pentru a verifica cât de bine funcționează modelele sale în diverse sarcini, pe diferite tipuri de hardware și în medii de operare variate.

Anunțul prezintă Actor, o companie din Utah care implementează utilaje grele autonome. În imagini pe care compania le-a descris drept o implementare comercială reală, încărcătorul frontal autonom al Actor ridică material și îl încarcă într-un autobasculant, fără niciun operator în interiorul utilajului. Printre celelalte colaborări menționate în anunț se numără AgRobotics, CloudChef, un partener din industria lactatelor, Ultra și Weave.

Potrivit companiei, din aceste colaborări inițiale s-a conturat un tipar comun. Provocările variau de la o sarcină la alta — de la o haină întoarsă pe dos, la un ingredient care nu rămânea în cupă și până la o piesă de fabricație ajunsă în poziția greșită —, însă procesul de îmbunătățire era aproape același: se colectau demonstrații, se antrena un model, acesta era testat pe robot, iar eșecurile erau folosite pentru a decide ce date să fie colectate în continuare. Physical Intelligence a declarat că a construit API-ul pentru ca dezvoltatorii să poată parcurge ei înșiși acest ciclu iterativ, folosind cele mai recente modele ale companiei.

Rezultatele accesului anticipat și pașii următori

Pentru a testa capacitatea de a face iterații independent, Physical Intelligence a oferit unui număr mic de companii acces anticipat la API și a declarat că a fost impresionată de cât de repede au început acestea să-l folosească și să înregistreze progrese. Anunțul evidențiază compania Almond, cu sediul în San Francisco, California, care construiește Axol, un robot cu două brațe destinat dezvoltatorilor de inteligență artificială fizică, al cărui scop declarat este să se construiască singur. Potrivit companiei, Axol a debavurat distanțiere folosite la propria asamblare, rulând un model pe care echipa l-a obținut după patru zile de iterații cu Pi API.

Printre ceilalți utilizatori cu acces timpuriu prezentați se numără Argon Robotics, Chef Robotics, Deft, Dream Machines, Formic, Foundry, Frontier Machines, General Instinct, Intuition.dev, Omakase, robot.com, Ultra și Yondu, alături de un proiect realizat în cadrul unui hackathon. Majoritatea aplicațiilor prezentate au folosit inferența găzduită în cloud prin API, în implementări desfășurate din Japonia până în Elveția și în diverse locații din Statele Unite. Compania a declarat că aceste implementări timpurii au acoperit o gamă variată de medii și sarcini și au evidențiat aspecte care pot fi îmbunătățite, inclusiv probleme de conectivitate la rețea în unele cazuri.

Physical Intelligence a declarat că exemplele arată că modelele pe care le dezvoltă pot fi folosite în aplicații reale și utile și că partenerii săi pot utiliza API-ul pentru a testa și îmbunătăți independent strategiile de control și pentru a spori autonomia în sarcinile lor. Compania a descris însă acest demers ca fiind încă într-un stadiu incipient, iar feedbackul dezvoltatorilor urmează să contribuie la conturarea lansărilor viitoare. Compania a spus că face angajări în domeniile cercetării, infrastructurii, hardware-ului, resurselor umane și operațiunilor.