Gemini Robotics 2.5 en resumen
Google DeepMind presentó Gemini Robotics 2.5, su modelo de visión-lenguaje-acción más capaz, el 10 de noviembre de 2026. En las pruebas de DeepMind acierta entre un 30% y un 100% más que sus modelos anteriores, y los humanoides Apollo 2 lo ejecutaron en líneas de Mercedes-Benz con un 96% de éxito.
Qué cambió con Gemini Robotics 2.5
Google DeepMind presentó Gemini Robotics 2.5 el 10 de noviembre de 2026 y lo describe como su modelo de visión-lenguaje-acción (VLA) más capaz hasta la fecha. El modelo convierte lo que un robot ve y lo que se le pide en movimientos de brazos y manos, y DeepMind dice que amplía la variedad de habilidades que un robot puede aprender y acelera la rapidez con que las aprende. Continúa la línea Gemini Robotics, que ganó control de cuerpo completo este año, y DeepMind atribuye a Gemini 4 Argon la aceleración de la investigación. Gemini Robotics 2.5 está llegando a los socios de robótica de DeepMind; no hay API pública ni precio.
DeepMind evaluó el modelo en más de 200 tareas distintas, como servir comida con pinzas, atar un lazo en una caja de regalo y pipetear un líquido. Frente a sus referencias anteriores, reporta tasas de éxito entre un 30% y un 100% mayores según el tipo de tarea, con tareas que terminan entre un 20% y un 30% más rápido; todas las cifras son de DeepMind, sin evaluación independiente todavía. El modelo funciona en distintos cuerpos de robot, como el humanoide Apollo 2 de Apptronik, con una mano de cinco dedos, y el Franka Duo de dos brazos. La guía por razonamiento en tiempo de inferencia elevó la finalización segura de tareas cerca de obstáculos un 33% y cerca de personas un 43%, y DeepMind publicó ASIMOV-Jailbreak, un benchmark de código abierto de peticiones inseguras disfrazadas, en el que Gemini 4 Argon logra un 99,5% de resistencia a jailbreaks frente al 82% de Gemini Robotics ER 2.
La prueba principal ocurrió fuera del laboratorio: humanoides Apollo 2 con Gemini Robotics 2.5 clasificaron piezas de automóvil en líneas de producción activas de Mercedes-Benz en Kecskemét, Hungría, y Sindelfingen, Alemania. Los robots hicieron kitting automotriz —recoger soportes metálicos de contenedores y colocarlos en bandejas de secuencia— con una tasa de éxito del 96%, usando el modelo Gemini Robotics ER para seguir el flujo de trabajo mientras el modelo de acciones 2.5 controlaba manos y brazos.
Gemini Robotics 2.5 en cifras
Los valores provienen de la fuente enlazada en la fecha indicada. No son mediciones de IA Compa.
- Éxito de Apollo 2 en kitting automotriz en Mercedes-Benz (DeepMind)al · Fuente de Éxito de Apollo 2 en kitting automotriz en Mercedes-Benz (DeepMind): deepmind.google (se abre en una pestaña nueva)
- 96%
- Tareas en el conjunto de evaluación de DeepMindal · Fuente de Tareas en el conjunto de evaluación de DeepMind: deepmind.google (se abre en una pestaña nueva)
- 200+
- Resistencia a jailbreaks en ASIMOV-Jailbreak, Gemini 4 Argon (DeepMind)al · Fuente de Resistencia a jailbreaks en ASIMOV-Jailbreak, Gemini 4 Argon (DeepMind): deepmind.google (se abre en una pestaña nueva)
- 99.5%
Dónde comparar Gemini Robotics 2.5
Clasificaciones independientes y recursos oficiales para comparar este modelo por tu cuenta. Las posiciones cambian con frecuencia; cada sitio muestra sus datos actuales.
Clasificaciones generales
Recursos oficiales
Por qué Gemini Robotics 2.5 importa para los negocios
Por qué importa: los modelos de robótica empiezan a probarse en plantas reales, no solo en demostraciones. Por ahora el modelo es solo para socios, así que la oportunidad cercana para las empresas es el patrón, no el producto: los modelos de visión-lenguaje-acción que aprenden tareas físicas nuevas con rapidez cambiarán el trabajo en almacenes, logística y manufactura ligera, y pronto los proveedores venderán esa capacidad como un servicio.
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Fuentes de esta noticia
- Gemini Robotics 2.5: Accelerating Physical Intelligence (se abre en una pestaña nueva)Oficial
Google DeepMind · deepmind.google
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