# pi05_unitree_g1

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/xiaopeng-wu-pi05-unitree-g1
> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-04-04 | 技术层级：L7, L8

## 核心摘要

xiaopeng-wu 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 π0.5 (PaliGemma VLM + Flow Matching Action Expert)，参数规模 4.1B，训练数据包含 nepyope/unitree_box_move_blue_full。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L7", "L8"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/xiaopeng-wu/pi05_unitree_g1"}] |
| `updated` | 2026-04-04 |
| `family` | vla |
| `params` | 4.1B |
| `architecture` | π0.5 (PaliGemma VLM + Flow Matching Action Expert) |
| `action_representation` | 连续流匹配动作块 (Flow Matching Action Chunk) |
| `code_license` | apache-2.0 |
| `weights_license` | apache-2.0 |
| `data_formats` | ["LeRobot"] |
| `pretraining_data` | ["nepyope/unitree_box_move_blue_full"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | xiaopeng-wu/pi05_unitree_g1 |
| `hub_stats` | {"downloads": 37, "likes": 0, "as_of": "2026-10-21"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/xiaopeng-wu/pi05_unitree_g1"] |

## 技术详解与生态说明

π₀.₅（Pi05）Policy 是 Physical Intelligence 推出的视觉-语言-动作模型，目标是面向机器人的开放世界泛化。它被描述为相较 π₀ 的重要演进，设计意图是在训练中未见过的全新环境和情境中泛化，而不仅限于受控环境中的任务执行。

该策略的 LeRobot 实现改编自 Physical Intelligence 开源的 OpenPI 仓库，并已使用 LeRobot 训练后推送到 Hub。使用方式包括从头训练并将 checkpoint 写入 outputs/train/ /checkpoints/，以及通过为数据集仓库添加 eval_ 前缀、用 --policy.path 指向本地或 Hub checkpoint 来进行推理或评估；许可为 apache-2.0。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face xiaopeng-wu/pi05_unitree_g1](https://huggingface.co/xiaopeng-wu/pi05_unitree_g1)