OpenPIE-0.6 是 Physical Intelligence pi0.6 机器人策略模型的全开源 PyTorch 复现，定位为可直接使用的预训练机器人策略模型。它不依赖 JAX/Flax，提供预训练权重和训练代码，支持复现训练或在自有机器人数据上微调，并以 Apache 2.0 许可用于商业和研究场景。

模型组件包括 paligemma_with_expert，即 PaliGemma VLM 与 Gemma Action Expert，另有机器人状态输入投影、动作输出投影和时间步嵌入模块。训练采用 RECAP 算法，包含价值函数训练、行为克隆 warmup 和 advantage-conditioned policy learning 三个阶段，总计 35,000 步，约 6 小时在 8x A100 80GB 上完成。

仓库列出的权重文件包括 12 GB 的 policy.safetensors、2.5 GB 的 value_fn.safetensors 和 config.json。性能对比表给出 Action MSE 0.010、Value Correlation 0.986、Advantage Gap 0.070，以及 22 act/s 的吞吐。