Gemini Robotics 2.5发布：VLA模型可完成打蝴蝶结等200多种任务
Google DeepMind 的新版机器人模型真能干细活了：打蝴蝶结、分拣奔驰工厂零件成功率96%，比上一代快两到三成。做机器人和自动化的人可以重点看看它怎么在真实工厂落地的。
Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 2.5，以 Gemini 4 Argon 模型作为模拟引擎加速研发，并直接部署在 Apptronik 的 Apollo 2 等机器人上。
升级后的机器人可完成给礼物打蝴蝶结、用夹子分发食物等 200 多种复杂任务，成功率最高提升 100%，速度提升 20% 至 30%。在奔驰汽车工厂的实测中，装载该模型的机器人能精准分拣和整理汽车零件，成功率达 96%。新模型的实时避障能力也大幅增强，在人群周围工作的安全性显著提升。
这表明 Google DeepMind 正把 VLA（视觉语言动作）模型从实验室推向工业场景，与特斯拉 Optimus、Figure 等人形机器人路线形成直接竞争，汽车制造这类重复性体力劳动场景成为重点落地领域。
Gemini Robotics 2.5：能让机器人打蝴蝶结的VLA（视觉语言动作）模型
Google DeepMind团队利用Gemini 4 Argon模型作为模拟引擎来加速研发，推出了Gemini Robotics 2.5，并将它直接应用在Apptronik的Apollo 2等各类机器人身上。
升级后的机器人能熟练完成给礼物打蝴蝶结、用夹子分发食物等200多种复杂任务，成功率最高提升了100%，速度也提升了二至三成。在奔驰汽车工厂的实际应用测试中，装载该模型的机器人能够精准地分拣和整理汽车零件，成功率高达96%，有效替代了枯燥的体力劳动。新模型的实时避障能力大幅增强，在人群周围工作时的安全性也得到了显著提升。
谷歌在LLM、多模态、世界模型、机器人等各个领域，都还没掉队，除了股票。
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本条情报归属 AITOP「模型」核心栏目，重点聚焦北美前沿实验室与硅谷科技巨头。在跨区域产业观察坐标中，该动态直接关联「AI 开发者工具链、Coding Agent 与工程化实践」「中美大模型技术代差与商业化对照」研究主线，反映出当前技术演进与商业落地的最新风向。涉及核心实体与技术议题包括：Gemini Robotics、Google DeepMind、VLA、Apptronik，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。
信源核验说明：本文原始线索采编自「Gorden Sun」（@Gorden_Sun），经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。截至目前，全网已有 5 家独立信源对该事件进行交叉印证与跟进报道（含 TestingCatalog、Google DeepMind、kimmonismus 等），属于近期高关注度行业信号。
