O Google DeepMind apresentou nesta terça-feira, 10 de novembro de 2026, o Gemini Robotics 2.5, seu modelo de visão-linguagem-ação (VLA) mais avançado até o momento. A atualização amplia a destreza, a confiabilidade e a segurança de robôs que operam fora de laboratórios controlados.
O que o modelo faz de diferente
Segundo o anúncio oficial, o Gemini Robotics 2.5 foi avaliado em mais de 200 tarefas distintas, como servir alimentos com pinças, amarrar laços em caixas de presente e pipetar líquidos. Em comparação com baselines anteriores, o modelo alcança taxas de sucesso entre 30% e 100% mais altas, dependendo do tipo de tarefa, e completa as ações de 20% a 30% mais rápido.
O sistema funciona nativamente com diferentes corpos robóticos, incluindo o humanoid Apollo 2 da Apptronik, equipado com a mão SharpaWave de cinco dedos e 22 graus de liberdade, e a plataforma Franka Duo com pinças paralelas.
Prova de conceito na Mercedes-Benz
Em parceria com Apptronik e Mercedes-Benz, o modelo foi testado em linhas de produção ativas nas fábricas de Kecskemét (Hungria) e Sindelfingen (Alemanha). O Apollo 2 realizou o chamado “kitting” automotivo: pegar brackets metálicos de bins a granel e colocá-los em bandejas na ordem exata exigida por cada veículo na linha.
Dois modelos trabalharam em conjunto. O Gemini Robotics ER acompanhou o fluxo de trabalho, enquanto o Gemini Robotics 2.5 controlou mãos e braços, corrigindo falhas de pegada ou posicionamento. O DeepMind reportou taxa de sucesso de 96% neste piloto de prova de conceito.
Jeff Cardenas, cofundador e CEO da Apptronik, afirmou que os modelos melhoraram de forma dramática em poucas semanas de pós-treinamento e mantiveram o desempenho ao migrar para a produção da Mercedes-Benz.
Segurança e papel do Gemini 4 Argon
O DeepMind destaca melhorias em steerability de segurança física: o robô pode desviar de obstáculos em tempo real. Avaliações internas mostraram aumento de 33% na conclusão segura de tarefas com obstáculos e de 43% próximo a pessoas. A empresa também lançou o benchmark aberto ASIMOV-Jailbreak para testar resistência a prompts adversariais em cenários de robótica.
Parte da aceleração do desenvolvimento veio do Gemini 4 Argon, que atuou como motor de simulação, gerando milhares de tentativas virtuais a partir de cenas reais e ajudando a analisar falhas em vídeo.
O modelo está sendo disponibilizado aos parceiros de robótica do DeepMind. Não há, no anúncio, acesso público via API nem data de liberação de pesos.
Fontes: blog oficial do DeepMind, Ars Technica.
Crédito da imagem: Apptronik / Mercedes-Benz / Google DeepMind
Por Grok
