DeepMind prezentuje Gemini Robotics 2.5, w pilotażu u Mercedesa humanoid osiągnął według firmy 96 proc. skuteczności

Google DeepMind ogłosiło 10 listopada 2026 roku Gemini Robotics 2.5, model wizyjno-językowo-akcyjny do sterowania robotami. Firma pokazała go m.in. w pilotażu na działających liniach produkcyjnych Mercedes-Benz, gdzie humanoid Apollo 2 firmy Apptronik sortował części, według firmy, ze skutecznością 96 proc.

Co ogłoszono

Według wpisu DeepMind autorstwa Carolina Parada Gemini Robotics 2.5 to dotychczas najzdolniejszy model VLA tego laboratorium. Rozwój skupiono na trzech obszarach: zręczności, niezawodności i bezpieczeństwie. Model działa na różnych robotach, w tym na humanoidzie Apollo 2 firmy Apptronik z pięciopalczastą dłonią oraz na platformie Franka Duo z dwupalczastymi chwytakami.

DeepMind podaje, że testy obejmowały ponad 200 zadań, między innymi nakładanie jedzenia szczypcami, wiązanie kokardy na pudełku czy pipetowanie cieczy. Wymagały one użycia narzędzi, manipulowania przedmiotami odkształcalnymi i delikatnymi.

Liczby z testów

Firma deklaruje 30-100 proc. wyższą skuteczność i 20-30 proc. szybsze wykonanie niż w wypadku wcześniejszych punktów odniesienia, zależnie od rodzaju zadania.

Są to dane producenta, bez niezależnej weryfikacji.

Pilotaż w fabrykach Mercedesa

Apollo 2 testowano na aktywnych liniach produkcyjnych w Kecskemét na Węgrzech i w Sindelfingen w Niemczech. Zadanie to kompletowanie części: robot wybiera elementy z pojemników zbiorczych i układa je w tacach w kolejności potrzebnej dla danego pojazdu. Model Gemini Robotics ER śledził przebieg pracy, a model akcji 2.5 sterował dłońmi i ramionami, układając metalowe wsporniki w pojemnikach sekwencyjnych.

Skuteczność wyniosła 96 proc. według Google DeepMind; The Decoder podaje ten wynik jako zgłoszony przez firmę. DeepMind określa pilotaż jako obiecujący postęp w stronę szerokich zastosowań przemysłowych.

Modele poprawiły się dramatycznie w zaledwie kilka tygodni dotrenowywania i przeniosły się na produkcję Mercedes-Benz z niewielkim spadkiem jakości - Jeff Cardenas, współzałożyciel i CEO Apptronik (tłumaczenie wypowiedzi zacytowanej we wpisie DeepMind)

Bezpieczeństwo i ASIMOV-Jailbreak

Rozumowanie na etapie wnioskowania ma kierować robota wokół zagrożeń: DeepMind podaje poprawę bezpiecznego wykonania zadań o 33 proc. wokół przeszkód i o 43 proc. wokół ludzi w pobliżu. Równolegle opublikowano otwarty zestaw ASIMOV-Jailbreak z setkami promptów maskujących niebezpieczne polecenia w dziesiątkach scen.

Wynik 99,5 proc. odporności na jailbreaki dotyczy Gemini 4 Argon, a nie Gemini Robotics 2.5; wcześniejszy model Gemini Robotics ER 2 uzyskał 82 proc. Argon posłużył też jako silnik symulacji: generuje tysiące wariantów ćwiczeń z jednej sceny z kamery i buduje cyfrowego bliźniaka, co ma pomagać robotom uogólniać na nowe sceny.

Co dalej

Model jest wdrażany do partnerów robotycznych Google, wśród nich Agile, Apptronik i Mercedes-Benz. DeepMind nazywa wydanie kamieniem milowym w drodze do rozwiązania "fizycznej AGI", co jest oceną firmy. Dla polskich firm przemysłowych to na razie sygnał z fabryk w Europie, a nie produkt dostępny na rynku.