10 ноября 2026 года Google DeepMind представила Gemini Robotics 2.5 — vision-language-action (VLA) модель, которая связывает визуальное восприятие с действиями робота. Компания сообщает, что оценила её более чем на 200 задачах и разворачивает модель для партнёров в робототехнике. В анонсе Google DeepMind также приведены результаты сравнения с прежними базовыми моделями и производственного proof-of-concept.
Что оценивала Google DeepMind
По сообщению компании, оценка охватывала разнообразие задач, производительность и их сложность. Среди примеров названы использование инструментов, манипуляции с гибкими предметами и обращение с хрупкими объектами. Google DeepMind пишет, что такой подход к оценке можно масштабировать на большее число задач, но в публикации не приводит полной разбивки результатов по всему набору.
Заявленные скорость и успешность
По сравнению с прежними базовыми моделями Gemini Robotics 2.5 показала на 30–100% более высокий success rate — в зависимости от типа задачи — и выполняла задачи на 20–30% быстрее, сообщает Google DeepMind. Это относительные показатели производителя; в анонсе не изложена полная методология, необходимая для самостоятельной оценки сравнения.
Apollo 2 на линии Mercedes-Benz
В описанном Google DeepMind proof-of-concept гуманоид Apollo 2 от Apptronik выполнял на производственных линиях Mercedes-Benz задачи по подбору и упаковке автомобильных деталей. Компания указывает для этой работы 96% успешности. Это результат конкретного описанного испытания, а не подтверждение готовности робота к массовому внедрению или работы на других операциях без адаптации.
Кому доступна модель и что пока неясно
Нынешний практический адресат релиза — партнёры Google в робототехнике, которые интегрируют модель с роботами и оценивают её на конкретных операциях. Для производств анонс описывает возможный сценарий с повторяющимися задачами с деталями, но не сообщает о самостоятельном публичном доступе к модели. Цена, условия подключения, полная методология оценок и результаты независимых испытаний в публикации не указаны; показатели и производственный пример следует рассматривать как заявления Google DeepMind о собственных оценках и proof-of-concept.
