Gemini Robotics 2.5 공개: 200개 과제 평가, 성공률 30~100% 향상

핵심 요약

Google DeepMind가 2026-11-10 Gemini Robotics 2.5를 공개했다. DeepMind는 이 모델을 'our most capable vision-language-action (VLA) model to date', 즉 지금까지 가장 뛰어난 VLA 모델이라고 소개했다. VLA는 카메라 영상과 언어 지시를 받아 로봇 동작을 내놓는 모델이다. 200개 이상의 서로 다른 과제로 평가했다. 이 글의 모든 수치는 Google 자체 평가이며, 제3자 검증 결과는 확인되지 않았다.

평가 결과

평가 과제에는 집게로 음식 담기, 선물상자에 리본 묶기, 피펫으로 액체 옮기기 등이 포함된다. Google에 따르면 이전 기준선 대비 성공률은 과제 유형에 따라 30%100% 높다. 과제 완료 속도는 2030% 빠르다. 공개된 차트의 예시는 다음과 같다.

예시 8개 중 6개가 0%에서 출발했다. 다만 이는 차트에 실린 예시일 뿐, 200개 이상 전체 결과가 아니다.

실환경 사례

Apptronik, Mercedes-Benz와 개념증명(proof of concept)을 진행했다. Apptronik의 Apollo 2 휴머노이드가 활성 생산 라인에서 자동차 부품 킷팅(부품을 집어 담는 작업)을 96% 성공률로 수행했다. 장소는 헝가리 Kecskemet과 독일 Sindelfingen이다. AI타임스는 이를 개념증명 단계로 보도했다. 파지 오류와 배치 오류가 남아 있어 인력 대체에는 추가 개선이 필요하다는 내용이다.

안전성

Google은 추론 시점에 reasoning guidance를 적용했다. 그 결과 장애물 주변 안전 과제 완료율이 33%, 주변에 사람이 있을 때 43% 향상됐다.

Gemini 4 Argon의 jailbreak 저항은 99.5%이고, 이전 기준선인 Gemini Robotics ER 2는 82%다. 이 점수는 Argon의 성능이지 Gemini Robotics 2.5 자체의 점수가 아니다. 함께 공개된 ASIMOV-Jailbreak은 위험 요청을 위장한 수백 개 프롬프트와 수십 개 장면으로 구성된 새 오픈소스 벤치마크다.

Gemini 4 Argon의 역할

Argon은 시뮬레이션 엔진으로 쓰인다. 실제 카메라 장면 하나에서 수천 개의 다양한 시뮬레이션 연습 실행을 만든다. 디지털 트윈을 구축하고, 영상으로 과제 실패 원인을 진단하는 데도 활용된다.

Gemini Robotics 2와의 차이

AI타임스에 따르면 7월 공개된 Gemini Robotics 2는 전신 휴머노이드 동작과 다중 로봇 협업에 초점을 뒀다. 2.5는 정밀한 물체 조작에 초점을 둔다. 다단계 동작을 연결하고 리본 같은 변형 물체를 다룬다. 역할도 나뉜다. Gemini Robotics-ER가 순서와 진행을 추적하고, 2.5가 손과 팔 동작을 제어한다.

하드웨어와 제공 방식

호환 하드웨어는 두 가지가 확인됐다.

• Apptronik Apollo 2 휴머노이드: 5지 손, 22 자유도 SharpaWave 손
• Franka Duo 플랫폼: 2지 평행 그리퍼

현재 로보틱스 파트너에게 순차 제공 중이다. 공개 일반 출시일과 가격은 제시되지 않았다. 감사 파트너는 Agile, Apptronik, Mercedes-Benz다.

한계와 확인 과제

수치는 모두 Google 자체 평가다. 비교 기준이 이전 기준선이라 다른 회사 모델과의 직접 비교는 근거가 없다. 생산 라인 96%도 개념증명 결과다. 일반 출시일이 없어 개별 개발자나 기업은 지금 직접 써볼 수 없다. 앞으로 일반 출시 조건과 제3자 평가가 나오는지 지켜볼 필요가 있다.

결론

Gemini Robotics 2.5는 정밀 조작 과제에서 이전 기준선 대비 성공률이 크게 오른 것으로 보고된 VLA 모델이다. 활성 생산 라인 개념증명과 오픈소스 안전 벤치마크 공개는 평가할 만하다. 반면 자체 평가이고 일반 출시 전이다. 로보틱스 연구자와 휴머노이드·산업용 로봇 도입을 검토하는 기업에 추천한다. 평점 4점은 공개된 정보 기준이며 직접 사용해 검증한 결과가 아니다.