Gemini Robotics 2.5 sorteert onderdelen bij Mercedes-Benz

Google DeepMind heeft Gemini Robotics 2.5 gepresenteerd, een nieuw model voor het aansturen van robots, en het samen met robotmaker Apptronik en Mercedes-Benz getest op actieve productielijnen. De humanoïde robot Apollo 2 sorteerde daarbij metalen onderdelen, en Google DeepMind noemt daarvoor een succespercentage van 96 procent. De cijfers komen uit de aankondiging van 10 november 2026, waarover The Decoder bericht heeft.

Volgens The Decoder is Gemini Robotics 2.5 een zogeheten vision-language-action-model (VLA). Zulke modellen verwerken visuele informatie, begrijpen instructies in gewone taal en leiden daar robotbewegingen uit af. Het model bouwt voort op een voorganger die eerder dit jaar werd gepresenteerd en robots voor het eerst besturing van het hele lichaam moest geven. Google DeepMind noemt het zijn tot nu toe meest capabele model van dit type.

Wat het model zou moeten kunnen

Volgens Google DeepMind is Gemini Robotics 2.5 getest op meer dan 200 verschillende taken, zoals eten serveren met een tang, een strik om een cadeaudoos binden of vloeistoffen pipetteren. Afhankelijk van het type taak zou het succespercentage 30 tot 100 procent hoger liggen dan bij de eerdere eigen referentiewaarden, en zouden taken 20 tot 30 procent sneller klaar zijn.

Voorzichtigheid is hier op zijn plaats: de analyse van de blog CellCog wijst erop dat de aankondiging die referentiewaarden niet noemt en niet becijfert. De absolute succespercentages zijn dus onbekend, en de winst van 30 tot 100 procent is niet te plaatsen.

Het model is bedoeld voor verschillende typen robots. Genoemd worden Apptroniks humanoïde robot Apollo 2, met een hand van vijf vingers en 22 vrijheidsgraden, en het platform Franka Duo met parallelle grijpers van elk twee vingers.

De pilot bij Mercedes-Benz

De praktijktest vond plaats in Kecskemét in Hongarije en in Sindelfingen in Duitsland, op productielijnen die in bedrijf zijn. De robot nam daar het zogeheten kitting voor zijn rekening: hij pakte losse metalen onderdelen uit bulkbakken en legde ze in trays, precies in de volgorde waarin elk voertuig ze aan de lopende band nodig heeft. Meerdere onderdelen werkten samen:

• Gemini Robotics ER hield toezicht op het werkproces.
• Gemini Robotics 2.5 stuurde de handen en armen van de robot aan.
• Apollo 2 van Apptronik voerde de grijp- en plaatsbewegingen uit.

Google DeepMind geeft voor de pilot een succespercentage van 96 procent op. Volgens CellCog noemt het bedrijf de pilot zelf een proof of concept en zegt het niet op hoeveel grijpbewegingen dat percentage gebaseerd is. Apptronik-topman Jeff Cardenas ging in de aankondiging in op de overgang van training naar fabrieksgebruik:

We zagen de modellen in slechts enkele weken natraining enorm verbeteren en met heel weinig terugval overgaan naar de productie van Mercedes-Benz.

Veiligheid en simulatie

Gemini Robotics 2.5 gebruikt volgens Google DeepMind een besturing in realtime waarmee de robot tijdens een taak fysieke gevaren kan ontwijken. In de eigen evaluaties zou het veilig afronden van taken met 33 procent zijn verbeterd in de buurt van obstakels en met 43 procent in de buurt van mensen. Een onafhankelijke controle van deze waarden bestaat niet.

Daarnaast publiceert het bedrijf de open-sourcebenchmark ASIMOV-Jailbreak op Hugging Face. Die bevat honderden prompts die onveilige verzoeken in tientallen scènes verhullen en moet testen of robotmodellen tot gevaarlijke handelingen kunnen worden verleid. Het taalmodel Gemini 4 Argon haalt daarbij een jailbreakweerstand van 99,5 procent, tegen 82 procent bij de voorganger Gemini Robotics ER 2. Belangrijk: volgens CellCog hoort die score bij Gemini 4 Argon, niet bij Gemini Robotics 2.5 zelf; voor het robotmodel noemt de aankondiging geen score.

Argon speelde ook een rol bij de training, als simulatie-engine. Uit een echte camerascène kan het duizenden gesimuleerde trainingsrondes genereren en een digitale tweeling bouwen. In combinatie met echte demonstraties moet de robot zo sneller generaliseren naar nieuwe scènes en objecten. Bovendien kan Argon uit videobeelden hypotheses over oorzaken van fouten afleiden, die daarna in simulatie en op de echte robot worden getest.

Wat open blijft

Gemini Robotics 2.5 wordt volgens Google DeepMind uitgerold bij de partners Agile, Apptronik en Mercedes-Benz. Volgens CellCog worden geen prijzen, geen openbare interface en geen datum voor bredere toegang genoemd, en ontbreekt ook een technisch paper over het model. Alle cijfers komen van Google DeepMind of zijn partners.

Ook is onduidelijk of de robot na de test blijvend aan de lijn blijft staan. Een pilot is een proef; duurzaam gebruik in ploegendienst zou een andere bewering zijn. Zinvolle aandachtspunten zijn resultaten van onafhankelijke partijen, metingen met ASIMOV-Jailbreak door andere laboratoria en toegang voor ontwikkelaars buiten de kring van partners.

Wat dit verandert voor een Nederlands bedrijf

Voor een toeleverancier of machinebouwer in Nederland is het bericht vooral een signaal, geen product: kitting, het in de juiste volgorde klaarzetten van onderdelen, komt in veel fabrieken voor, en juist daar wordt nu een robot met een algemeen besturingsmodel uitgeprobeerd. Gemini Robotics 2.5 is op dit moment niet te koop of in te zetten. Wie automatisering plant, kan de ontwikkeling volgen en leveranciers om concrete gegevens vragen: de steekproefgrootte achter het succespercentage, de omgang met mislukte grepen, het gedrag in de buurt van mensen en de inspanning om de robot nieuwe onderdelen aan te leren.

Zolang die antwoorden ontbreken, geldt: de 96 procent is een fabrikantcijfer uit een pilot, geen bewezen standaard voor de dagelijkse productie.