Gemini Robotics 2.5 separa peças em teste na Mercedes-Benz

O Google DeepMind apresentou o Gemini Robotics 2.5, um novo modelo para controlar robôs, e o testou em linhas de produção em operação, junto com a fabricante de robôs Apptronik e a Mercedes-Benz. O robô humanoide Apollo 2 separou peças de metal, e o Google DeepMind informa uma taxa de sucesso de 96%. Os números vêm do anúncio de 10 de novembro de 2026, noticiado pelo The Decoder.

Segundo o The Decoder, o Gemini Robotics 2.5 é um chamado modelo de visão, linguagem e ação (VLA). Esses modelos processam informações visuais, entendem instruções em linguagem natural e delas deduzem movimentos do robô. O modelo se apoia em um antecessor apresentado no início do ano, que deveria dar aos robôs, pela primeira vez, controle de corpo inteiro. O Google DeepMind o descreve como seu modelo mais capaz desse tipo até agora.

O que o modelo deveria saber fazer

De acordo com o Google DeepMind, o Gemini Robotics 2.5 foi testado em mais de 200 tarefas diferentes, como servir comida com uma pinça, amarrar um laço em uma caixa de presente ou pipetar líquidos. Dependendo do tipo de tarefa, a taxa de sucesso seria de 30% a 100% maior que as referências anteriores da própria empresa, e as tarefas seriam concluídas de 20% a 30% mais rápido.

É preciso cautela: a análise do blog CellCog aponta que o anúncio não nomeia nem quantifica essas referências de comparação. Assim, as taxas de sucesso absolutas são desconhecidas, e o ganho de 30% a 100% não pode ser contextualizado.

O modelo foi pensado para vários tipos de robôs. São citados o robô humanoide Apollo 2, da Apptronik, cuja mão de cinco dedos tem 22 graus de liberdade, e a plataforma Franka Duo, com garras paralelas de dois dedos.

O piloto na Mercedes-Benz

O teste prático ocorreu em Kecskemét, na Hungria, e em Sindelfingen, na Alemanha, em linhas de produção em funcionamento. O robô cuidou do chamado kitting: pegava peças de metal avulsas em caixas a granel e as colocava em bandejas exatamente na ordem em que cada veículo as precisa na linha. Vários componentes trabalharam juntos:

• O Gemini Robotics ER supervisionava o fluxo de trabalho.
• O Gemini Robotics 2.5 controlava as mãos e os braços do robô.
• O Apollo 2, da Apptronik, executava os movimentos de pegar e depositar.

O Google DeepMind informa uma taxa de sucesso de 96% no piloto. Segundo a CellCog, a própria empresa o chama de prova de conceito e não diz em quantas pegadas a taxa se baseia. O presidente da Apptronik, Jeff Cardenas, comentou no anúncio a passagem do treinamento para a fábrica:

Vimos os modelos melhorarem de forma drástica em apenas algumas semanas de pós-treinamento e passarem para a produção da Mercedes-Benz com muito pouca perda de desempenho.

Segurança e simulação

Segundo o Google DeepMind, o Gemini Robotics 2.5 usa um controle em tempo real que permite ao robô evitar perigos físicos enquanto executa uma tarefa. Nas avaliações da própria empresa, a conclusão segura de tarefas teria melhorado 33% perto de obstáculos e 43% perto de pessoas. Não há verificação independente desses valores.

A empresa também publica no Hugging Face o benchmark de código aberto ASIMOV-Jailbreak. Ele contém centenas de comandos que disfarçam pedidos perigosos em dezenas de cenas e serve para testar se modelos de robótica podem ser induzidos a ações perigosas. O modelo de linguagem Gemini 4 Argon alcança, assim, uma resistência a jailbreak de 99,5%, contra 82% do antecessor Gemini Robotics ER 2. Importante: segundo a CellCog, esse valor pertence ao Gemini 4 Argon, e não ao próprio Gemini Robotics 2.5; para o modelo de robótica, o anúncio não traz nenhum valor.

O Argon também teve papel no treinamento, como motor de simulação. A partir de uma cena real captada por câmera, ele pode gerar milhares de execuções de treino simuladas e construir um gêmeo digital. Combinado com demonstrações reais, isso deve ajudar o robô a generalizar mais rápido para novas cenas e objetos. Além disso, o Argon pode deduzir de gravações de vídeo hipóteses sobre as causas de erros, que depois são testadas em simulação e no robô real.

O que continua em aberto

Segundo o Google DeepMind, o Gemini Robotics 2.5 está sendo liberado para os parceiros Agile, Apptronik e Mercedes-Benz. De acordo com a CellCog, o anúncio não traz preços, interface pública nem data para um acesso mais amplo, e também não há artigo técnico sobre o modelo. Todos os números vêm do Google DeepMind ou de seus parceiros.

Também não se sabe se o robô permanece de forma definitiva na linha depois do teste. Um piloto é uma experimentação; um uso duradouro em turnos seria outra afirmação. Vale acompanhar resultados de entidades independentes, medições com o ASIMOV-Jailbreak feitas por outros laboratórios e acesso para desenvolvedores fora do círculo de parceiros.

O que muda para uma empresa brasileira

Para um fornecedor ou fabricante de máquinas no Brasil, a notícia é sobretudo um sinal, não um produto: o kitting, isto é, o abastecimento de peças na sequência certa, existe em muitas fábricas, e é justamente ali que agora se testa um robô com um modelo de controle de uso geral. O Gemini Robotics 2.5 não pode ser comprado nem implantado por enquanto. Quem planeja automatizar pode acompanhar a evolução e pedir aos fornecedores dados concretos: o tamanho da amostra por trás da taxa de sucesso, o tratamento de pegadas falhas, o comportamento perto de pessoas e o esforço para ensinar peças novas ao robô.

Enquanto essas respostas não existirem, vale lembrar: os 96% são um número do fabricante, vindo de um piloto, e não um padrão comprovado para o dia a dia da produção.