pi.website·2026/10/13
官方宣布推出 Pi API beta,开发者可上传数据、在托管基础设施上微调 π 0 与 π 0.5 并通过托管网关推理,无需自建 ML 基础设施与数据管道。官方与 Actor、Almond、Chef Robotics 等合作伙伴在重型机械、双臂装配、食品等场景验证两个问题:模型能否覆盖多样行业硬件、API 能否支撑独立迭代;Almond 仅用 四天 迭代即获得 Axol 自我装配去毛刺策略,多数应用云端推理,也暴露部分网络连接问题。官方称最新模型微调数据效率更高、能力更强,将根据真实任务反馈持续更新,降低各机器人公司从零解决物理智能的门槛并加速生态成长。开发者可申请参与 beta,官方还开放研究、基础设施、硬件、人事与运营岗位。
为什么重要 机器人团队可跳过 ML 基础设施,用自有数据微调 π0/π0.5;但推理依赖云端网络,迭代速度成竞争点适合 做机器人基础模型落地与数据闭环的工程团队

| 对比项 | 之前 / 基线 | 现在 / 本方案 | |
|---|---|---|---|
| 微调算力 | 自建 ML 基础设施 | Pi 托管算力官方称可省去自建基础设施与数据管线 | |
| 推理部署 | 自建推理服务 | 托管网关云端推理官方承认部分场景存在网络连接问题 |
我们最新的机器人模型现已通过 Pi API beta 提供训练与推理服务。机器人部署本身极具挑战:除了确定合适的用例与硬件,开发者还需要足够智能的模型来完成任务。π0、π0.5 这类通用机器人基础模型提供扎实的物理知识与能力基础,可大幅减少适配新任务、新环境或新机器人所需的数据与工作量。但适配它们仍需要 ML 基础设施、算力与复杂的数据管线。
Pi API 替你解决了这些:你上传数据,在我们管理的算力与基础设施上启动微调,并通过托管网关访问微调后的模型进行推理。通过 API 提供的最新模型已能为我们的合作方带来更数据高效的微调与更强的能力。由于 Pi 可以快速更新 API 背后的模型,我们计划持续提供访问最新、最强能力模型的方式。
Our latest robotics models are now available through the Pi API beta. Upload data, fine-tune models, and deploy cloud-hosted inference on your own robots.
EVIDENCE / METHODS
要点
Pi 于 2026-10-13 开放 Pi API beta,把最新模型以训练与推理服务的形式对外提供。