Gemini Robotics 2.5, 벤츠 공장 부품 분류에서 성공률 96%

구글 딥마인드는 로봇을 제어하는 새 모델 Gemini Robotics 2.5를 공개하고, 로봇 제조사 앱트로닉, 메르세데스-벤츠와 함께 실제 가동 중인 생산 라인에서 시험했습니다. 휴머노이드 로봇 아폴로 2가 금속 부품을 분류했으며, 구글 딥마인드는 이에 대해 96%의 성공률을 제시했습니다. 이 수치는 2026년 11월 10일 발표에서 나온 것으로, The Decoder가 보도했습니다.

The Decoder에 따르면 Gemini Robotics 2.5는 비전-언어-행동(VLA) 모델입니다. 이런 모델은 시각 정보를 처리하고 언어로 된 지시를 이해해 그로부터 로봇의 동작을 만들어 냅니다. 이 모델은 올해 초 공개된 전작을 바탕으로 하며, 전작은 로봇에 처음으로 전신 제어를 부여한다고 설명됐습니다. 구글 딥마인드는 이를 지금까지 이 유형에서 가장 뛰어난 모델이라고 소개합니다.

모델에 기대하는 능력

구글 딥마인드에 따르면 Gemini Robotics 2.5는 집게로 음식 담아 내기, 선물 상자에 리본 묶기, 액체를 피펫으로 옮기기 등 200개가 넘는 서로 다른 과제에서 시험됐습니다. 과제 유형에 따라 회사의 기존 기준값보다 성공률이 30~100% 높고, 작업은 20~30% 빨리 끝난다는 설명입니다.

여기에는 주의가 필요합니다. 블로그 CellCog의 분석은 이번 발표가 비교 대상인 기준값을 명시하지도, 수치로 제시하지도 않는다고 지적합니다. 따라서 절대적인 성공률은 알 수 없고, 30~100%라는 향상 폭도 맥락 속에 놓고 평가하기 어렵습니다.

이 모델은 여러 종류의 로봇을 염두에 두고 있습니다. 언급된 것은 자유도 22개의 다섯 손가락 손을 갖춘 앱트로닉의 휴머노이드 로봇 아폴로 2, 그리고 손가락 두 개짜리 평행 그리퍼를 쓰는 플랫폼 Franka Duo입니다.

메르세데스-벤츠에서의 시범 운영

현장 시험은 헝가리 케치케메트와 독일 진델핑겐의 가동 중인 생산 라인에서 이뤄졌습니다. 로봇은 이른바 키팅 작업을 맡았습니다. 벌크 상자에서 금속 부품을 하나씩 꺼내, 조립 라인에서 각 차량에 필요한 순서 그대로 트레이에 놓는 일입니다. 여러 구성 요소가 함께 작동했습니다.

• Gemini Robotics ER가 작업 흐름을 감독했습니다.
• Gemini Robotics 2.5가 로봇의 손과 팔을 제어했습니다.
• 앱트로닉의 아폴로 2가 집기와 놓기 동작을 수행했습니다.

구글 딥마인드는 이 시범 운영의 성공률을 96%라고 밝혔습니다. CellCog에 따르면 회사 스스로 이를 개념 증명(프루프 오브 콘셉트)이라고 부르며, 이 비율이 몇 번의 집기 동작에 근거하는지는 밝히지 않았습니다. 앱트로닉의 제프 카르데나스 CEO는 발표에서 훈련 단계에서 공장 투입으로 넘어가는 과정을 이렇게 언급했습니다.

불과 몇 주간의 후속 훈련만으로 모델이 크게 향상되었고, 성능 저하가 거의 없이 메르세데스-벤츠 생산 현장으로 옮겨지는 것을 확인했습니다.

안전성과 시뮬레이션

구글 딥마인드에 따르면 Gemini Robotics 2.5는 실시간 제어를 사용해 로봇이 작업 중 물리적 위험을 피할 수 있게 합니다. 자체 평가에서 장애물 근처의 안전한 작업 완수는 33%, 사람 근처에서는 43% 개선됐다고 합니다. 이 수치에 대한 독립적인 검증은 없습니다.

회사는 오픈소스 벤치마크 ASIMOV-Jailbreak도 Hugging Face에 공개했습니다. 수십 개의 장면 속에 위험한 요청을 위장해 넣은 수백 개의 프롬프트로 구성돼 있으며, 로봇 모델이 위험한 행동을 하도록 속을 수 있는지 시험하는 용도입니다. 언어 모델 Gemini 4 Argon은 탈옥 저항률 99.5%를 기록했고, 전작 Gemini Robotics ER 2는 82%였다고 합니다. 중요한 점은, CellCog에 따르면 이 수치는 Gemini Robotics 2.5 자체가 아니라 Gemini 4 Argon의 것이라는 사실입니다. 로봇 모델에 대해서는 발표에 수치가 없습니다.

Argon은 훈련에서도 시뮬레이션 엔진으로 쓰였습니다. 실제 카메라 장면 하나로 수천 번의 모의 훈련을 생성하고 디지털 트윈을 만들 수 있습니다. 실제 시연 데이터와 결합하면 로봇이 새로운 장면과 물체에 더 빨리 일반화하게 된다는 설명입니다. 또한 Argon은 영상에서 오류 원인에 대한 가설을 도출하고, 이를 시뮬레이션과 실제 로봇에서 검증할 수 있습니다.

아직 열려 있는 문제

구글 딥마인드에 따르면 Gemini Robotics 2.5는 파트너인 아질, 앱트로닉, 메르세데스-벤츠에 순차적으로 제공됩니다. CellCog에 따르면 가격, 공개 인터페이스, 더 넓은 접근 시점은 제시되지 않았고 모델에 관한 기술 논문도 없습니다. 모든 수치는 구글 딥마인드 또는 그 파트너에게서 나온 것입니다.

시험 이후 로봇이 라인에 계속 남는지도 분명하지 않습니다. 시범 운영은 시험일 뿐이고, 교대 근무에서의 지속적인 사용은 또 다른 주장이 될 것입니다. 지켜볼 만한 것은 독립 기관의 결과, 다른 연구소의 ASIMOV-Jailbreak 측정, 그리고 파트너 밖 개발자에게 열리는 접근입니다.

한국 기업에 주는 의미

한국의 부품 협력사나 기계 제조사에게 이번 소식은 제품이라기보다 신호입니다. 부품을 올바른 순서로 공급하는 키팅은 많은 공장에 있는 작업이며, 바로 그 자리에서 범용 제어 모델을 갖춘 로봇이 시험되고 있습니다. Gemini Robotics 2.5는 현재 구매하거나 도입할 수 없습니다. 자동화를 계획하는 기업은 동향을 지켜보면서 공급업체에 구체적인 정보를 요구할 수 있습니다. 성공률 뒤의 표본 규모, 집기 실패 처리 방식, 사람 근처에서의 동작, 새 부품을 가르치는 데 드는 노력 등입니다.

이런 답이 나오기 전까지는, 96%가 시범 운영에서 나온 제조사 발표 수치이지 일상적인 제조 현장에서 검증된 표준이 아니라는 점을 기억해야 합니다.