Discover the top 10 physical AI models that help robots operate in real-world settings such as factories, warehouses, and research.
Over the past two years, the gap between the capabilities of language models and the deployment of robots in the real world has narrowed significantly. A new class of platform models is emerging—no longer focused on text generation, but on physical action.
These systems have now been deployed on real-world hardware in factories, warehouses, and research labs. They include robot control policies, experimental vision-language-action (VLA) models, open-source models, and even a world model used to extend training data.
Below are the 10 most important models in the field of 'Physical AI' as of 2026.
NVIDIA Isaac GR00T N-Series (N1.5 / N1.6 / N1.7)
NVIDIA launched the GR00T N1 at GTC in March 2025 as the first open-source foundation model for humanoid robots with reasoning capabilities and general skills.
The N-series then developed very rapidly. GR00T N1.5 (COMPUTEX 5/2025) added a 'freeze' VLM, improved grounding with Eagle 2.5, introduced the FLARE training objective allowing learning from human-view video (ego video), and introduced the GR00T-Dreams blueprint, reducing the time to create synthesized data from several months to approximately 36 hours.
GR00T N1.6 (December 15, 2025) is upgraded with an NVIDIA Cosmos-2B VLM backbone supporting flexible resolution, doubling the DiT scale (32 layers compared to 16 in N1.5), adding state-relative action chunks for smoother movement, and thousands of hours of teleoperation data from various robotic systems such as YAM bimanual, AGIBot Genie-1, and Unitree G1. This version has been validated on real-world bimanual and locomanipulation tasks.
The latest version , GR00T N1.7 Early Access (April 17, 2026), is a 3B parameter VLA, open-licensed, built on the Cosmos-Reason2-2B backbone with a dual-system Action Cascade architecture. The breakthrough is EgoScale—training on 20,854 hours of human-view video across more than 20 task groups, far exceeding previous teleoperation data. NVIDIA states this is the first time a 'scaling law' has been established for robot dexterity: increasing data from 1,000 to 20,000 hours more than doubles the task completion rate. N1.7 is available on HuggingFace and GitHub with an Apache 2.0 license and is being tested by partners such as AeiRobot, Foxlink, NEURA Robotics, and Lightwheel.
Google DeepMind Gemini Robotics 1.5
Google DeepMind developed Gemini Robotics as a VLA model based on Gemini 2.0, adding physical actions as a new form of output to directly control the robot.
Ra mắt tháng 3/2025 cùng Gemini Robotics-ER (Embodied Reasoning), phiên bản Gemini Robotics 1.5 (9/2025) bổ sung khả năng agentic: chuyển đổi thông tin hình ảnh và chỉ dẫn thành lệnh điều khiển động cơ, đồng thời làm rõ quá trình suy luận để robot có thể xử lý các tác vụ nhiều bước một cách minh bạch hơn.
Mô hình hiện chỉ dành cho đối tác như Agile Robots, Agility Robotics, Boston Dynamics và Enchanted Tools. Nhánh Gemini Robotics-ER tiếp tục phát triển với bản 1.6 (14/4/2026), cải thiện suy luận không gian và hiểu đa góc nhìn, đồng thời bổ sung khả năng đọc thiết bị đo (gauge, sight glass) hợp tác cùng Boston Dynamics. Phiên bản này có thể truy cập qua Gemini API và Google AI Studio.
Physical Intelligence π0 / π0.5 / π0.7
π0 đề xuất kiến trúc flow matching trên nền mô hình vision-language, kế thừa tri thức ngữ nghĩa quy mô internet. Nó được huấn luyện trên nhiều loại robot có độ khéo léo cao như robot một tay, hai tay và mobile manipulator, và đã được open-source từ tháng 2/2025.
π0.5 (4/2025) không tập trung tăng độ khéo léo mà hướng tới generalization trong môi trường mở. Mô hình sử dụng co-training trên nhiều nhiệm vụ, nhiều robot, kết hợp dự đoán ngữ nghĩa cấp cao và dữ liệu web để xử lý các môi trường chưa từng thấy như bếp hoặc phòng ngủ mới. Phiên bản tiếp theo áp dụng phương pháp RECAP (RL với Experience & Corrections), học từ demonstration, cải thiện qua chỉnh sửa và trải nghiệm tự động, giúp tăng gấp đôi throughput ở các tác vụ như lắp filter máy pha cà phê, gấp đồ hay lắp hộp carton.
π0.7 (16/4/2026) tập trung vào compositional generalization — kết hợp kỹ năng từ nhiều ngữ cảnh để giải quyết nhiệm vụ chưa từng huấn luyện. Đây là mô hình có khả năng 'điều hướng' (steerable) với các năng lực emergent, được xem là bước tiến hướng tới robot đa năng, dù vẫn đang ở giai đoạn nghiên cứu.
Figure AI Helix
Helix (20/2/2025) là VLA đầu tiên có thể xuất điều khiển liên tục với tần số cao cho toàn bộ phần thân trên robot humanoid, bao gồm cổ tay, thân, đầu và từng ngón tay.
Hệ thống gồm hai phần: System 2 là VLM 7B tham số chạy ở 7–9 Hz để hiểu ngữ cảnh, System 1 là transformer 80M tham số chạy ở 200 Hz để chuyển đổi biểu diễn thành hành động chính xác. Mô hình được huấn luyện trên khoảng 500 giờ dữ liệu teleoperation đa robot, đa người vận hành.
Helix chạy hoàn toàn trên GPU nhúng tiêu thụ điện thấp, phù hợp triển khai thực tế. Nó sử dụng một bộ trọng số duy nhất cho tất cả hành vi, không cần fine-tune theo từng task, và đã được thử nghiệm trong thao tác gia đình và phân loại hàng hóa logistics. Ngoài ra, nó có thể điều phối đồng thời hai robot thông qua kiến trúc supervisory.
OpenVLA
OpenVLA là mô hình VLA mã nguồn mở 7B tham số, huấn luyện trên 970.000 demonstration robot thực.
It combines Llama 2 with image encoders using DINOv2 and SigLIP. Despite being seven times smaller, OpenVLA still outperformed RT-2-X (55B) by 16.5 percentage points in success rate across 29 tasks.
The OFT (Optimized Fine-Tuning) method accelerates inference speed by 25–50 times and achieves 97.1% on the LIBERO benchmark. The OFT+ version adds FiLM conditioning to improve grounding and support high-frequency bimanual control. OpenVLA supports LoRA, quantization, and ROS 2 integration.
Octo
Octo is an open-source policy robot from UC Berkeley with two versions: 27M and 93M parameters.
The model uses transformers with diffusion decoding and was trained on over 800,000 episodes from the Open X-Embodiment dataset. It supports diverse inputs (language, images) and adapts to various sensor and action types without requiring architectural changes.
Octo is designed for fast fine-tuning. With around 100 demonstrations, it outperformed initial training by an average of 52% across multiple benchmarks and achieved performance comparable to the RT-2-X in zero-shot, albeit on a much smaller scale.
AGIBOT BFM and GCFM
AGIBOT has unveiled two foundation models in its 'One Robotic Body, Three Intelligences' architecture.
BFM focuses on learning behavior from demonstrations, while GCFM creates actions based on multimodal input (text, audio, video). The company also built the AGIBOT WORLD 2026 dataset from real-world environments and deployed 10,000 robots by March 2026.
Gemini Robotics On-Device
This version is optimized for running directly on robots with low latency and no network required.
It inherits capabilities from Gemini Robotics , primarily training the ALOHA robot and adaptable to the FR3 robot or the Apollo humanoid. The new task learning model uses only 50–100 demonstrations and is currently in a limited testing phase.
NVIDIA Cosmos World Models
Cosmos is not a policy that controls the robot, but rather a world model that creates simulation data.
It can generate trajectory from images and language descriptions, helping robots learn in new environments without needing actual teleoperation data. Cosmos Predict 2 is used in GR00T-Dreams and has been released on HuggingFace.
SmolVLA (HuggingFace LeRobot)
SmolVLA is a compact 450M parameter VLA model from Hugging Face, trained entirely from open-source data.
It uses the SmolVLM-2 backbone combined with transformer flow-matching and was trained on 10 million frames from 487 datasets. SmolVLA runs on mainstream GPUs and MacBooks, with a fine-tuning time of about 4 hours on the A100.
In real-world testing, SmolVLA achieved approximately 78.3% after fine-tuning and performed comparably to or better than larger models in the LIBERO and Meta-World benchmarks. This is the most accessible starting point for teams with limited resources.
The emergence of Physical AI models represents a major shift: AI is no longer just processing information, but is beginning to interact directly with the physical world.
These systems are ushering in a new era where robots can learn, adapt, and perform complex tasks in real-world environments. While challenges remain, the overall trend is clear: AI is moving from 'language' to 'action'.
You've just finished reading the article "Top 10 most powerful Physical AI robot-controlling models of 2026" edited by the TipsMake team. We hope this article has provided you with many useful tech tips and tricks. You can search for similar articles on tips and guides. Thank you for reading and for following us regularly.