11 月 10 日，Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5，一个视觉语言动作模型。在奔驰汽车的真实生产线上做试点时，人形机器人分拣金属件的成功率达到 96%。
200 多项任务与三成到一倍提升
DeepMind 在超过 200 项任务上测试了这个模型，包括用夹子送餐和用吸管移液。相对自家此前的基线，不同任务类型的成功率提升幅度在 30% 到 100% 之间，完成速度也快了 20% 到 30%。
两座工厂与两类机器人
测试地点是匈牙利凯奇凯梅特和德国辛德尔芬根的产线，与 Apptronik 和奔驰合作完成。Apollo 2 人形机器人负责上料，把散装料箱里的金属件按每辆车的装配顺序分拣到托盘里。它的五指手有 22 个自由度，另有 Franka Duo 这种双指平行夹爪平台同场测试。Apptronik 的 CEO Jeff Cardenas 表示，后训练几周内模型就有明显提升，进入奔驰生产后性能损失极小。
安全指标与开源越狱基准
这个模型采用实时控制，任务执行中能避开物理危险。DeepMind 自测显示，靠近障碍物时安全完成率提升 33%，靠近人时提升 43%。团队还在 Hugging Face 上开源了 ASIMOV-Jailbreak 基准，内含数百条把不安全请求伪装到不同场景里的提示词，用来检验机器人模型会不会被诱导执行危险动作。开发过程中，DeepMind 用自家的 Gemini 4 Argon 充当仿真引擎，从真实相机画面生成数千次模拟训练并造出数字孪生。当前正在向 Agile、Apptronik 和奔驰等合作伙伴铺开。
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