구글 딥마인드는 새 로봇 AI 모델이 이전 모델보다 성공률이 30%에서 100% 높고 리본 매듭도 묶었다고 밝혔지만, 자체 공장 시범에는 4%의 실패 격차가 남아 있습니다.
구글 딥마인드는 화요일 자사가 지금까지 가장 뛰어나다고 설명하는 시각·언어·행동 모델 Gemini Robotics 2.5를 공개했습니다. 회사는 집게로 음식 담기, 피펫으로 액체 다루기, 선물 상자에 리본 묶기 등 200개가 넘는 서로 다른 작업에서 시스템을 평가했다며, 작업에 따라 이전 기준보다 성공률이 30%에서 100% 높고 작업 완료 속도는 20%에서 30% 빠르다고 밝혔습니다. 이 모델은 앱트로닉의 휴머노이드 Apollo 2와 Franka Duo 플랫폼 등 여러 로봇에서 작동합니다. 일반에 공개되지는 않았으며 로봇 파트너에게 순차 제공되고 있고, Ars Technica는 Agile Robots, Apptronik, Boston Dynamics를 파트너로 꼽았습니다.
실험실 밖에서 모델을 시험하기 위해 딥마인드는 앱트로닉, 메르세데스-벤츠와 협력해 헝가리 케치케메트와 독일 진델핑겐의 가동 중인 자동차 생산 라인에 Apollo 2 휴머노이드를 투입했습니다. 딥마인드가 개념 증명이라고 설명한 이 시험에서 로봇은 키팅, 즉 대량 적재 상자에서 금속 브래킷을 골라 차량마다 필요한 순서대로 용기에 담는 작업을 수행했고 성공률은 96%였습니다. Ars Technica는 반복 작업을 맡기려는 제조사에는 아직 부족할 가능성이 크다고 지적했으며, 딥마인드의 카니슈카 라오 이사가 남은 4%를 메우는 것은 험난한 길이라고 말했다고 전했습니다. 또한 모델은 여전히 클라우드 서버에서 실행되므로 정확도와 속도의 향상에는 어느 정도 지연이 따릅니다.
딥마인드는 안전성 결과와 새 시험도 발표했습니다. 추론 시점의 추론 유도 덕분에 로봇이 위험을 피할 수 있으며, 장애물 주변에서는 안전한 작업 완료율이 33%, 사람이 가까이 있을 때는 43% 개선됐다고 밝혔습니다. 회사는 위험한 요청을 위장한 프롬프트로 이뤄진 오픈소스 벤치마크 ASIMOV-Jailbreak를 공개하며, 업계가 물리적 AI를 시험할 공통 방식이 되기를 기대한다고 했습니다. 딥마인드는 또 자사 Gemini 4 Argon 모델이 실제 카메라 장면에서 시뮬레이션 연습과 디지털 트윈을 생성해 개발을 앞당겼다고 덧붙였습니다. 모든 성능 수치는 딥마인드 자체 평가에서 나온 것이며 독립적인 검증은 보고되지 않았습니다.
