10 ноября 2026 г. Модели
Каролина Парада
Мы помогаем роботам быстрее обучаться для работы в реальном мире — от повседневных навыков до заводских цехов
Сегодня мы представляем Gemini Robotics 2.5, нашу самую мощную на сегодняшний день модель типа «зрение-язык-действие» (VLA). Gemini Robotics 2.5 расширяет как спектр навыков, которым может обучиться робот, так и скорость их освоения. Это повышает ловкость, надежность и безопасность, помогая роботам выйти из лабораторий в более неструктурированные реальные условия, где они могут помогать людям с более широким кругом задач.
Ранее в этом году мы наделили интеллектом для управления всем телом роботов различных типов, включая гуманоидных. Теперь, во многом благодаря способности Gemini 4 Argon ускорять исследования в области робототехники, мы еще больше расширили границы физического интеллекта. Мы протестировали возможности Gemini Robotics 2.5 в плане широты задач, производительности и сложности на более чем 200 различных задачах, хотя этот подход можно масштабировать до гораздо большего количества.
Gemini Robotics 2.5 знаменует собой качественный скачок в трех ключевых областях:
- Ловкость: Наши роботы могут выполнять значительно больше задач с более высокой производительностью и ловкостью — от использования повседневных инструментов до работы с хрупкими, гибкими объектами.
- Надежность: В ходе реального тестирования концепции на производственных линиях Mercedes-Benz наши модели помогли гуманоидному роботу Apollo 2 компании Apptronik собирать и упаковывать автомобильные детали с уровнем успеха 96%. Это может позволить роботам взять на себя монотонную работу, чтобы техники могли сосредоточиться на сложных сборочных операциях.
- Безопасность: По мере того как роботы переходят в повседневную среду, мы улучшили управляемость в плане физической безопасности и представили новый эталонный тест для проверки на устойчивость к специфическим для робототехники состязательным взломам (jailbreaks).
Gemini Robotics 2.5 внедряется у наших партнеров по робототехнике.
Расширение спектра задач, надежности и ловкости
Поскольку реальные условия неструктурированы и непредсказуемы, роботы должны уметь обращаться с повседневными предметами с высокой точностью и надежностью.
С помощью Gemini Robotics 2.5 мы расширили возможности модели в плане широты задач, производительности и сложности. Мы оценили модель на 200 различных задачах — таких как подача еды щипцами, завязывание банта на подарочной коробке и пипетирование жидкости. Эти задачи представляют собой шаг к ловкости человеческого уровня за счет сочетания ряда навыков, включая продвинутое использование инструментов, сложное манипулирование деформируемыми объектами и аккуратное обращение с хрупкими предметами.
Наши оценки показывают значительное повышение точности, надежности и скорости выполнения задач. По сравнению с предыдущими базовыми показателями, Gemini Robotics 2.5 достигает успеха на 30–100% чаще в зависимости от типа задачи, выполняя их при этом на 20–30% быстрее.
Как и наши предыдущие модели Gemini Robotics, она нативно работает со многими типами роботов, включая гуманоидного робота (оснащенного пятипалой рукой SharpaWave с 22 степенями свободы) и платформу Franka Duo с двухпалыми параллельными захватами.
Проверка надежности в реальных условиях с помощью Apollo от Apptronik и Mercedes-Benz
Главный критерий оценки модели для робототехники — это ее способность надежно работать на действующем предприятии. Чтобы испытать Gemini Robotics 2.5, мы в партнерстве с Apptronik и Mercedes-Benz использовали гуманоидных роботов Apollo 2 на действующих автомобильных производственных линиях в Кечкемете (Венгрия) и Зиндельфингене (Германия).
Роботам трудно адаптироваться к новым непредсказуемым условиям, но наши модели Gemini Robotics дают Apollo способность мыслить, рассуждать поэтапно и действовать, адаптируясь к изменениям. В этой концептуальной проверке Apollo 2 автономно выполняет комплектацию автомобильных деталей: монотонную, физически тяжелую задачу по сортировке отдельных деталей из контейнеров в организованные лотки в точном порядке, необходимом для каждого автомобиля на линии. Передача этой монотонной подготовительной работы роботам помогает поддерживать движение сборочной линии, освобождая техников для выполнения сложных сборочных задач.
Используя нашу модель воплощенного рассуждения (Gemini Robotics ER) для отслеживания рабочего процесса и модель действий Gemini Robotics 2.5 для управления руками, робот тянется к контейнерам с деталями, берет металлические автомобильные кронштейны и помещает их в контейнеры для последовательной сборки, при этом корректируя любые неточности. Достигнув 96% успеха, этот пилотный проект демонстрирует многообещающий прогресс на пути к широкому промышленному применению в реальных условиях.
Apollo 2 использует Gemini Robotics 2.5 для автономной комплектации деталей на заводе Mercedes-Benz.
Повышение управляемости и агентной безопасности роботов
Поскольку роботы работают в беспорядочных повседневных пространствах, физическая безопасность имеет первостепенное значение. Чтобы обеспечить это, мы значительно усовершенствовали функции безопасности Gemini Robotics 2.5.
Gemini Robotics 2.5 использует руководство по рассуждению во время вывода (inference-time reasoning), чтобы обходить физические опасности в режиме реального времени. Подобно тому, как классификаторы безопасности добавляют защитный слой вокруг ответов Gemini, это руководство позволяет роботу безопасно перемещаться в сложных условиях. В наших оценках эта возможность повысила успешность выполнения задач вблизи препятствий на 33%, а вблизи людей — на 43%.
Мы также повышаем безопасность для долгосрочных агентных задач. Gemini 4 Argon в настоящее время лидирует в наших оценках агентной робототехники по таким критериям, как отказ от выполнения небезопасных задач, разрешение неопределенности и работа в непосредственной близости от людей. Чтобы проверить устойчивость к взлому, мы выпускаем ASIMOV-Jailbreak, новый эталонный тест с открытым исходным кодом, содержащий сотни промптов, которые маскируют небезопасные запросы в десятках сцен. Argon достигает 99,5% устойчивости к взлому — это значительное улучшение по сравнению с 82% у нашей предыдущей базовой модели, Gemini Robotics ER 2.
Безопасные действия робота с учетом присутствия людей, обеспеченные управляемостью GR-2.5
Ускорение робототехники с помощью Gemini 4 Argon
Чтобы обучить роботов новым навыкам, исследователям нужны огромные объемы физических данных и высокоэффективные алгоритмы моделирования. Исследовательские возможности в области робототехники модели Gemini 4 Argon помогли устранить эти узкие места, выступив в качестве движка симуляции, что значительно ускорило нашу разработку Gemini Robotics 2.5.
Примеры того, как исследовательские возможности Gemini 4 Argon ускоряют Gemini Robotics 2.5
Argon может генерировать тысячи разнообразных симулированных тренировочных запусков на основе сцены с камеры реального мира и создавать реалистичного цифрового двойника. В сочетании с реальными демонстрациями обучения это позволяет роботу быстрее обобщать опыт для новых сцен и объектов. Argon также может помочь исследователям выдвигать гипотезы о причинах сбоев при выполнении задач на основе видеозаписей и тестировать лучшие улучшения как в симуляции, так и непосредственно на реальных роботах.
Ускоренная передовыми интеллектуальными моделями, такими как Gemini 4 Argon, Gemini Robotics 2.5 знаменует собой важную веху на пути к решению задачи создания физического общего искусственного интеллекта (AGI). Совершенствуя ловкость, надежность в реальных условиях и строгую безопасность, мы создаем физический интеллект, необходимый роботам для работы бок о бок с людьми и решения реальных задач.
Благодарности
Эта работа была выполнена командой Gemini Robotics. Мы выражаем благодарность за руководство и поддержку в этой работе следующим лицам: Huizhong Chen, Radu Soricut, Jean-Baptiste Alayrac, Melvin Johnson, Edward Grefenstette, Claire Cui, Jon Shlens, David Thacker, Zoubin Ghahramani, Clement Farabet, Koray Kavukcuoglu и Demis Hassabis. Мы хотели бы отметить множество команд по всей компании Google и Google DeepMind, которые внесли свой вклад в эту работу, включая исследовательский отдел, юридический отдел, отдел маркетинга, отдел коммуникаций, Совет по ответственности и безопасности, подразделение ответственной разработки и инноваций, отдел политики, отдел стратегии и операций, а также наши команды по развитию бизнеса и корпоративному развитию. Наконец, мы хотели бы поблагодарить наших партнеров — команды Agile, Apptronik и Mercedes-Benz за их поддержку в этом релизе.
