Google DeepMind представила Gemini Robotics 2.5 10 ноября 2026 года. Компания называет её самой способной на сегодня моделью класса «зрение - язык - действие» и сообщает, что передаёт её своим робототехническим партнёрам.
Что умеет модель
DeepMind проверяла систему больше чем на 200 разных задач: например, выкладывать еду щипцами, завязывать ленту на подарочной коробке, отмерять жидкость пипеткой. По сравнению с прежними базовыми моделями заявлен рост успешности от 30% до 100% в зависимости от типа задачи, а сами задачи выполняются на 20-30% быстрее. Модель работает с несколькими типами роботов, среди них гуманоид Apollo 2 от Apptronik и платформа Franka Duo с двухпалыми захватами.
Пилот на заводе
Главное подтверждение из реального мира - proof-of-concept вместе с Apptronik и Mercedes-Benz на действующих производственных линиях в Кечкемете (Венгрия) и Зиндельфингене (Германия). Apollo 2 занимался автомобильной комплектацией: доставал металлические кронштейны из навалом стоящих ящиков и раскладывал их по контейнерам в том порядке, который нужен каждой машине. За ходом процесса следила Gemini Robotics ER, а руками и манипуляторами управляла Gemini Robotics 2.5. Заявленная успешность составила 96%. Генеральный директор Apptronik говорит, что после нескольких недель дообучения модели заметно улучшились и почти без потерь перешли на линии Mercedes-Benz. Эти цифры приводят сами вендоры, независимой проверки нет.
Заявления о безопасности
Во время работы модель рассуждает, чтобы обходить физические опасности. По словам DeepMind, это повысило долю безопасно завершённых задач на 33% рядом с препятствиями и на 43% рядом с людьми. Кроме того, компания выпустила открытый бенчмарк ASIMOV-Jailbreak: сотни промптов, которые прячут небезопасные просьбы в десятках сцен. По данным DeepMind, Gemini 4 Argon устойчива к 99,5% из них, а предыдущая Gemini Robotics ER 2 - к 82%.
Argon как инструмент обучения
DeepMind утверждает, что Gemini 4 Argon ускорила разработку, выступив движком симуляции. По одной реальной сцене с камеры она создаёт тысячи вариантов тренировочных прогонов и строит цифровой двойник сцены. Ещё она по видео подсказывает, почему задача не удалась, и проверяет исправления в симуляции и на настоящих роботах.
Что пока неизвестно
В анонсе нет ни цен, ни даты общего доступа, ни списка партнёров: в благодарностях названы только Apptronik, Agile и Mercedes-Benz. Цифра 96% относится к одной задаче комплектации, поэтому о других работах она говорит мало.