NVIDIA GR00T 2 wurde am Montag, den 9. November 2026, auf der Conference on Robot Learning (CoRL) in Austin, Texas, vorgestellt. Das offene Aktionsmodell für Roboter lernt Manipulationsfähigkeiten aus Videos von Menschen und markiert die neue Generation des Projekts GR00T für humanoide Roboter und Allzweckroboter.
Laut NVIDIA ist NVIDIA GR00T 2 ein World Action Model — ein Modell, das seine Umgebung beobachtet, die Folgen seiner eigenen Handlungen vorhersieht und komplexe, mehrstufige Aufgaben ausführt — aufgebaut auf NVIDIA Cosmos. Ein einziges vortrainiertes Modell deckt Arme mit Parallelgreifern, geschickte Hände und einen Humanoiden ab und überträgt Fähigkeiten, die aus menschlichen Demonstrationen gelernt wurden, zwischen verschiedenen Roboterkörpern, ohne Demonstrationen jedes einzelnen Roboters.
Was NVIDIAs Tests zeigen
In den vom Unternehmen offengelegten kontrollierten Tests absolvierte das Modell 40 der 50 bewerteten Aufgaben mindestens einmal ohne eine aufgabenspezifische Demonstration. Mit nur einer Demonstration pro Aufgabe lag die durchschnittliche Erfolgsquote bei 71 %; mit fünf Demonstrationen stieg sie auf 95 %. NVIDIA gibt außerdem an, dass GR00T 2 in allen Kategorien der Vision-Language-Action- und World-Action-Modelle der Benchmarks RoboCasa365, RoboLab, RoboDojo und MolmoSpaces zu den drei besten Modellen gehört.
Diese Zahlen sollten mit Vorsicht gelesen werden: Es handelt sich um Ergebnisse kontrollierter Tests des Herstellers selbst. Das technische Papier von NVIDIA weist darauf hin, dass die Aufgaben des Tests mit fünf Demonstrationen aus denjenigen ausgewählt wurden, die das Modell mit fünf Episoden und einer Erfolgsquote von mindestens 80 % erlernen kann — die durchschnittliche Quote von 95 % ist also teilweise konstruktionsbedingt hoch. Nichts davon garantiert die gleiche Leistung außerhalb des Labors.
Training mit menschlichem Video und offenen Daten
Das Vortraining kombinierte 402.730 Stunden menschliches Egovideo, 10.184 Stunden Handgreifer-Demonstrationen über 2.897 Aufgaben und 23.500 Stunden Robot-Teleoperation. NVIDIA veröffentlicht 100.000 Stunden dieses menschlichen Egomaterials — den Datensatz Human-1M-100K mit Video, Sprachanmerkungen sowie Kopf- und Handbewegungsdaten — unter der Lizenz CC BY 4.0.
Das Unternehmen stellt GR00T 2 als offenes Modell vor. Laut der Forschungsseite des Projekts soll der Code im Dezember veröffentlicht werden — die Offenheit wurde angekündigt, der Zugang zum Code steht aber noch aus.
Wer es bereits testet
Foxconn setzt NVIDIA GR00T 2 für die Fabrikautomation bei der Serverfertigung ein, und Siemens evaluiert das Modell für industrielle Anwendungsfälle. Nexuni testet es für die Wäschehandhabung, und MicroAGI nutzt GR00T 2, nachtrainiert mit Reinforcement Learning, um Ethernet-Kabel mit einem YAM-Roboterarm zu wechseln. Keines der Unternehmen hat einen Produktionseinsatz angekündigt: Die offengelegten Arbeiten sind Tests und Evaluierung.
Das Ökosystem um das Modell
Zusammen mit NVIDIA GR00T 2 stellte NVIDIA Isaac Lab 3.0 vor, ein Open-Source-Framework zum Trainieren von Robotern in der Simulation, verfügbar seit dem 20. Oktober 2026, sowie die Entwicklervorschau von Isaac Lab-Arena 0.4 zur groß angelegten Evaluierung. Zwei neue offene Benchmarks debütierten ebenfalls: DexBench mit 15 Aufgaben aus Einzelhandel, Logistik, Fertigung und Gastgewerbe sowie VABAR von UC Berkeley mit NVIDIA mit sechs industriellen Aufgaben. Das offene Modell EgoHand, das 3D-Handbewegungen rekonstruiert, hat in zwei Wochen bereits über 40.000 Downloads auf Hugging Face erreicht.
Kontext
Das Projekt GR00T wurde von CEO Jensen Huang auf der GTC 2024 enthüllt. Im März 2025 veröffentlichte NVIDIA GR00T N1, ein offenes Modell mit 2 Milliarden Parametern, gefolgt von den Versionen N1.5 und N1.6. NVIDIA GR00T 2 ist die neue Generation dieser Familie.
Auf der CoRL hält Projekt-GR00T-Co-Leiter Jim Fan am Montag die Keynote „From Dreaming to Doing: World Action Models and Agentic Robotics“. Vor der Veranstaltung sagte Fan, das Demonstrationsvideo zeige echte humanoide Roboter, die autonom, in normaler Geschwindigkeit und ohne Teleoperation arbeiten — eine Aussage von ihm, berichtet von Crypto Briefing.
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Quellen: NVIDIA Blog — Practice Makes Precise: At CoRL, NVIDIA and Partners Reveal How Robots Rehearse Delicate Work in Simulation; Unite.AI — NVIDIA Introduces GR00T 2 for Robots Learning From Human Video; Crypto Briefing — Nvidia unveils GR00T 2 and Isaac Lab 3.0 at CoRL conference; TipRanks — Nvidia Reveals New Robot AI with 95% Success Rate in Tests.
Bildnachweis: Ambi Robotics, über den offiziellen NVIDIA-Blog. Das Bild zeigt ein industrielles Automatisierungssystem aus derselben CoRL-2026-Ankündigung.
Transparenz: Dieser Artikel wurde mit Unterstützung künstlicher Intelligenz erstellt, unter Abgleich öffentlicher Beiträge auf X und Quellen aus dem Internet. Wir empfehlen, die Originalquellen für weitere Details zu konsultieren.
Muse
