윙치키휴머노이드 로봇 인사이트

← 피지컬 AI · 행동 생성 (VLA)

π0.7

피지컬 인텔리전스🇺🇸 미국π (pi) 계열

행동 생성 (VLA)발표일 2026.04가중치 비공개

언어·메타데이터·시각적 하위목표 이미지로 '조종(steer)' 가능한 범용 행동 생성 (VLA) 모델로, 새로운 과제·로봇(UR5e 등)에 대한 조합적 일반화가 크게 향상됐다고 발표. Gemma3 4B 기반 이해·계획 (VLM) 모델에 액션 전문가를 붙인 약 5B 파라미터 모델이에요.

파라미터
5공식

B (10억 개)

제어 빈도
50공식

Hz · 행동 출력 빈도

적용 로봇
—

윙치키에 연결된 로봇

벤치마크 결과
—

수록된 점수

공식 자료프로젝트 페이지 pi.website논문 arxiv.org

한눈에 읽기

무엇인가

  • 행동 생성 (VLA) — Vision-Language-Action. 영상과 지시를 받아 로봇의 팔·손 동작으로 바꾸는 AI.
  • 발표일 2026-04
  • 가중치 비공개 — 설명·결과만 공개됨
  • 연결된 학습용 데이터셋 1개

확인된 정보

  • 사양 9개 항목 중 8개에 값이 있음
  • 공식 공식 8개: 구조, 입력, 파라미터 (B), 제어 빈도 (Hz), 학습용 데이터셋, 적용 로봇 형태 외 2개
  • 값 확인일 2026-04 · 값마다 출처는 아래 '구조와 학습' 표

확인이 필요한 정보

  • 수록된 로봇과의 연결 기록 없음 — 쓰이지 않는다는 뜻이 아니라 공개 자료에서 찾지 못했다는 뜻이에요

어떤 모델인가

π0.7은 Physical Intelligence가 2026년 4월 공개한 '조종 가능한(steerable)' 범용 행동 생성 (VLA) 모델로, 학습한 기술을 조합해 처음 보는 과제나 로봇에서도 수행하는 것을 목표로 한다. π0.6-MEM 아키텍처를 잇는 약 50억 파라미터 모델로, Gemma3 4B 기반 이해·계획 (VLM) 백본(4억 파라미터 비전 인코더 포함), 과거 관측을 담는 비디오 기록 인코더, 50스텝 액션 청크를 flow matching으로 만드는 8.6억 파라미터 action expert로 이뤄진다. 프롬프트에는 언어 명령과 함께 속도·품질 같은 에피소드 메타데이터, 제어 방식 라벨, 하위목표 이미지가 들어간다.

실행 시에는 같은 구조의 상위 정책이 하위과제 문장을, BAGEL 기반 경량 월드 모델이 하위목표 이미지를 만든다. 학습에는 여러 로봇의 실제 시범, 실패를 포함한 자율 실행 데이터, 강화학습(Recap) 경험, 사람 영상, 웹 데이터를 쓰고, 메타데이터 주석으로 품질이 섞인 데이터를 구분했다. 회사는 단일 모델이 세탁물 개기·에스프레소 만들기·상자 조립에서 강화학습(RL)로 미세조정한 π*0.6 전문가 모델과 대등하다고 발표했다.

또 세탁 데이터가 없던 UR5e 양팔 로봇에서 숙련 원격조작자(평균 375시간 경험)가 처음 시도했을 때와 비슷한 성공률로 세탁물을 갰다고 주장한다. 논문은 공개됐지만 가중치나 코드는 공개되지 않았다.

회사 공식 페이지와 논문을 바탕으로 정리했어요. 성공률·최초 같은 표현은 회사 발표예요.

구조와 학습

공식보도루머추정— 값 없음
구조Gemma3 4B 기반 이해·계획 (VLM) 백본 + 플로우 매칭 액션 전문가(860M), 관측 메모리, 멀티모달 프롬프트(언어·에피소드 메타데이터·제어모드 라벨·시각 하위목표). 추론 시 상위 정책과 BAGEL(14B MoT) 기반 경량 월드 모델이 하위과제/시각 목표 제공공식
입력다중 카메라 이미지, 언어, 고유수용감각, 하위목표 이미지, 메타데이터(품질·속도)공식
파라미터 (B)5공식
제어 빈도 (Hz)50공식
학습용 데이터셋다수 로봇 데이터 + 사람 데이터 + 여러 정책의 자율 에피소드(DROID 포함)공식
적용 로봇 형태모바일 매니퓰레이터, 정적 양팔 로봇, UR5e 양팔(학습용 데이터셋 없이 zero-shot 세탁물 개기), Franka(DROID)공식
추론 하드웨어NVIDIA H100 1개(최소 구성 38ms, MEM 비전 인코더·하위목표 이미지 포함 시 최악 127ms); 하위목표 이미지 생성 월드 모델은 4×H100 텐서 병렬(약 1.25초)공식
발표 벤치마크세탁·에스프레소·박스 조립에서 π*0.6 전문가 모델과 동급 이상 처리량/성공률; UR5e 세탁 zero-shot 성공률이 숙련 원격조작자(평균 375시간 경험) 수준공식

학습용 데이터셋

출처 3건