π0.7 (pi-0.7) — El modelo que dobla la ropa con un robot que nunca lo había hecho (cerrado)

π0.7 (se lee «pi cero punto siete») es el modelo robótico de Physical Intelligence, una empresa de Estados Unidos. Es un modelo VLA (siglas de vision-language-action: ve por las cámaras, entiende órdenes en lenguaje normal y las convierte en acciones para mover el robot). Lo presentaron el 16 de abril de 2026.

Es generalista, no un programa para una sola tarea. Tiene unos 5.000 millones de parámetros: por dentro lleva un modelo de visión y lenguaje (un Gemma 3 de 4B) más un «experto en acciones» de 860 millones. Su idea clave es que se le puede guiar (steerable) no solo con un «qué hacer», sino también con un «cómo hacerlo»: detalles de la tarea, imágenes de subobjetivos y metadatos como la velocidad o la calidad deseada.

Lo más destacado, según la propia empresa: muestra los primeros signos de generalización composicional (recombinar cosas que aprendió por separado para resolver algo nuevo). En sus vídeos, dobla ropa con un robot con el que nunca había hecho esa tarea y maneja electrodomésticos que no aparecen en sus datos.

Para manipulación diestra y tareas del hogar y de laboratorio: doblar ropa, hacer un café, montar cajas, pelar verdura, limpiar... todo con un solo modelo.

También es fuerte en transferencia entre robots (lo que aprende en una máquina lo aplica en otra muy distinta) y en seguir órdenes variadas en lenguaje natural, incluida «coaching» paso a paso para tareas nuevas. La empresa asegura que, en algunas tareas, iguala o supera a modelos especializados entrenados a propósito solo para esa tarea.

Es de frontera en su campo, aunque no es gigante: unos 5.000 millones de parámetros. Lo novedoso no es el tamaño, sino cómo mezcla datos muy distintos (demonstraciones, datos de robots distintos, vídeo de personas y datos de internet) para generalizar.

Y aquí está la pega: está cerrado. Physical Intelligence publicó el estudio y los vídeos, pero no los pesos. Su repositorio abierto (openpi, licencia Apache 2.0, unas 14.100 estrellas en GitHub) incluye solo los modelos anteriores (π0, π0-FAST y π0.5). π0.7 no está ahí. Así que no se puede descargar ni usar en tu robot.

No hay precio, porque no se vende. π0.7 no es un producto que puedas contratar: es investigación. El acceso es para los despliegues de la propia empresa, o por colaboración (invitan a escribir a su correo de investigación si quieres aplicar estos modelos a robótica real).

Si lo que buscas es un modelo gratis y descargable de esta casa, mira π0 y π0.5 en el repositorio openpi: esos sí son abiertos y gratis, aunque son modelos anteriores y más modestos.

• No se puede descargar. Los pesos no están publicados. Si esperabas un archivo para tu robot, aquí no lo vas a encontrar.
• Es investigación, no producto. No hay web para probarlo, ni API pública, ni soporte.
• No es de frontera por tamaño, sino por resultados. No lo compares con un modelo de lenguaje gigante: su trabajo es mover un robot.
• Todo en inglés y con lenguaje técnico (generalización composicional, modelos de flujo, subobjetivos...).
• Su casa sí tiene cosas abiertas. Si quieres trastear, los modelos π0 y π0.5 de openpi son la puerta de entrada, y necesitan una GPU NVIDIA (unos 8 GB para inferencia y 22 GB o más para afinar).

Como ficha para entender hacia dónde va la robótica generalista, sí. Como herramienta para usar hoy, no: π0.7 no se descarga.

Si lo que quieres es probar un modelo de acción en casa, ve a sus modelos abiertos π0 y π0.5 (repositorio openpi): se descargan gratis, corren en tu PC con GPU NVIDIA y el propio repositorio avisa de que no se te ocurra esperar que funcione a la primera en tu robot.

No hay nada que instalar, así que no hay riesgo para tu ordenador: π0.7 solo vive en los laboratorios de su empresa. El único riesgo real de un modelo así es físico (mueve robots de verdad).

Los modelos abiertos de la casa (openpi), en cambio, sí se ejecutan en tu máquina: tu vídeo y tus datos no salen de tu ordenador, lo cual está bien para la privacidad.

En los robots de Physical Intelligence. No se descarga ni se instala: no hay comandos de instalación para π0.7 porque no está publicado.

Si lo que quieres es usar los modelos abiertos de la misma casa (π0 y π0.5), esos sí se descargan. Estos son los comandos reales de su repositorio:

# Clonar el proyecto abierto de Physical Intelligence (openpi, Apache 2.0)
git clone --recurse-submodules git@github.com:Physical-Intelligence/openpi.git
cd openpi

# Instalar el entorno (usa "uv")
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 uv sync
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 uv pip install -e .

Recuerda: eso instala π0 y π0.5, no π0.7. Necesitas una GPU NVIDIA (RTX 4090 o mejor) y Ubuntu 22.04.