--- title: "Google Gemini Robotics 2.5 disponible para socios" locale: es category: news category_name: "Noticias" translation_status: reviewed license: cc_by author: "Equipo editorial de Injoys" source_url: https://injoys.com/es/articles/google-gemini-robotics-2-5-partner-rollout published_at: 2026-11-12T02:56:15+09:00 --- # Google Gemini Robotics 2.5 disponible para socios > Google DeepMind ofrece Gemini Robotics 2.5 de forma gradual a sus socios de robótica. No se han anunciado su disponibilidad en Corea, el calendario de la API pública para desarrolladores en general ni los precios. ## Key Points - Gemini Robotics 2.5 es un modelo VLA que convierte las entradas visuales y lingüísticas en control de los motores del robot. - Google DeepMind anunció que ofrecerá el modelo de forma gradual a sus socios de robótica. - Google informó de que Apollo 2 alcanzó una tasa de éxito del 96% en las tareas de una prueba de concepto de recogida y empaquetado de piezas de automóviles. - Google afirmó que, en su propia evaluación, mejoraron la tasa de éxito de las tareas y la velocidad de ejecución respecto al modelo de referencia anterior. - No se han anunciado la disponibilidad en Corea, el calendario de la API pública para desarrolladores en general, los precios ni los límites de uso. Google DeepMind ha anunciado Gemini Robotics 2.5. El anuncio se publicó el 10 de noviembre de 2026. Actualmente se está ofreciendo de forma gradual a **empresas colaboradoras de robótica**. No se ha informado sobre su disponibilidad para los desarrolladores en general de Corea del Sur. Se revisaron el anuncio de Google DeepMind y la descripción del modelo a fecha del 12 de noviembre de 2026. ## Un modelo que convierte entradas visuales y de lenguaje en acciones robóticas Gemini Robotics 2.5 es un modelo de visión, lenguaje y acción. Su sigla es VLA y convierte las entradas visuales y de lenguaje en control de motores. Su función es permitir que los robots ejecuten acciones físicas a partir de esas entradas. Google explica que puede controlar desde robots de sobremesa hasta humanoides. Este es el alcance de control del modelo descrito por la empresa. Para aplicarlo a un robot concreto, hay que comprobar por separado las condiciones de uso. [Descripción del modelo de Google DeepMind](https://deepmind.google/models/gemini-robotics/vla/) ## Disponibilidad gradual para empresas colaboradoras, sin detalles sobre el acceso en Corea del Sur Los destinatarios indicados actualmente son las empresas colaboradoras de Google en robótica. Google DeepMind ha declarado que está ofreciendo el modelo de forma gradual a estas empresas. No ha anunciado un calendario de disponibilidad de una API pública para desarrolladores en general. Tampoco se han publicado la disponibilidad en Corea del Sur ni el alcance del acceso por regiones. Por tanto, el anuncio por sí solo no permite determinar si los desarrolladores de Corea del Sur pueden usarlo de inmediato. Tampoco se ha confirmado el ID del modelo necesario para las llamadas a la API. ## No se han publicado los precios ni los límites de uso El anuncio oficial no ha revelado los precios ni los límites de uso. No hay datos para calcular los costes según los planes de uso o los límites de llamadas. La noticia de su disponibilidad para empresas colaboradoras no debe interpretarse como un anuncio de uso gratuito. ## La evaluación de la empresa informa de mejoras en la tasa de éxito y la velocidad de las tareas Las cifras de rendimiento publicadas son resultados comunicados por Google. Incluyen los resultados de una prueba de concepto en una línea de producción de automóviles. También se ha publicado una evaluación interna que lo compara con el modelo de referencia anterior. | Aspecto evaluado | Cifra comunicada por la empresa | Alcance y condiciones de aplicación | | --- | --- | --- | | Tasa de éxito en la recogida y el embalaje de piezas de automóvil | 96% | Prueba de concepto de Apptronik Apollo 2 en una línea de producción de Mercedes-Benz | | Mejora de la tasa de éxito de las tareas | Un 30~100% superior a la del modelo de referencia anterior | Evaluación interna de Google, con diferencias según el tipo de tarea | | Mejora de la velocidad de finalización de las tareas | Un 20~30% más rápido que el modelo de referencia anterior | Resultado frente al modelo de referencia anterior en la evaluación interna de Google | Estas cifras son los resultados incluidos en el anuncio del 10 de noviembre de 2026. La tasa de éxito del 96% corresponde a las tareas de recogida y embalaje de piezas de automóvil. No es una tasa de éxito aplicable a todos los robots y todas las tareas. La mejora de la tasa de éxito es una cifra relativa respecto a un modelo de comparación. No debe interpretarse como un aumento de 30~100 puntos porcentuales. El porcentaje de mejora de la velocidad de finalización de las tareas también debe distinguirse del porcentaje de reducción del tiempo necesario. [Anuncio de Google DeepMind](https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-2-5-accelerates-real-world-physical-intelligence/) ## No se han confirmado el procedimiento de migración ni resultados de mediciones independientes del rendimiento Las fuentes oficiales no especifican el procedimiento de migración para los usuarios del modelo anterior. Tampoco se ha confirmado si los permisos de acceso existentes permiten usar el nuevo modelo. Si se prepara su implementación, hay que comprobar por separado las condiciones de migración. Tampoco se han presentado resultados de mediciones independientes del rendimiento hechas por Artificial Analysis. Hay que distinguir entre la evaluación interna de la empresa y las mediciones independientes. No hay fundamento para presentar las cifras difundidas actualmente como resultados verificados por una entidad independiente. ## Condiciones de uso que deben comprobarse antes de adoptarlo en Corea del Sur Si se está considerando su adopción en Corea del Sur, lo primero es comprobar su disponibilidad en el país. Hay que distinguir entre la disponibilidad para empresas colaboradoras y la apertura de una API para desarrolladores en general. Antes de evaluar su uso o sus costes, deben comprobarse los siguientes puntos. - Si se puede usar en Corea del Sur y si se forma parte de las empresas colaboradoras a las que se ofrece - El calendario de disponibilidad de la API pública para desarrolladores en general y el ID exacto del modelo - Los precios aplicables y los límites de uso - El procedimiento necesario para migrar desde el modelo anterior Las fuentes de consulta son el anuncio oficial de Google DeepMind y la página de información del modelo. Las condiciones que aún no se han publicado deberán comprobarse en posteriores comunicaciones oficiales. Al evaluar el rendimiento, también es necesario revisar las condiciones de las tareas en la evaluación de la empresa. ## FAQ ### ¿Pueden los desarrolladores de Corea en general usar ya Gemini Robotics 2.5? No se ha publicado si está disponible en Corea. Por ahora, los destinatarios indicados son las empresas asociadas de Google en robótica. Tampoco se han confirmado el calendario de disponibilidad de una API pública para desarrolladores en general ni el ID del modelo. ### ¿Cuáles son el precio y los límites de uso en Corea? No se han publicado el precio ni los límites de uso. Tampoco se ha indicado si está disponible en Corea, por lo que no hay una base para calcular el coste de uso en el país. ### ¿Se puede usar la tasa de éxito del 96% como rendimiento esperado al incorporar robots en Corea? El 96% es la tasa de éxito en las tareas de una prueba de concepto específica, según lo informado por Google. Es el resultado de que Apollo 2 recogiera y empaquetara piezas de automóvil en una línea de producción de Mercedes-Benz. No hay pruebas de que se obtenga la misma tasa de éxito con otros robots o tareas en Corea. ## Sources - [Gemini Robotics 2.5 acelera la destreza general en el mundo real - Google DeepMind](https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-2-5-accelerates-real-world-physical-intelligence/) - [Gemini Robotics 2.5: acelera la inteligencia física en el mundo real - Google](https://blog.google/intl/ko-kr/company-news/technology/gemini-robotics-2-5-kr/) - [Gemini Robotics - Google DeepMind - Google DeepMind](https://deepmind.google/models/gemini-robotics/) - [Gemini Robotics 2.5 - Google DeepMind - Google DeepMind](https://deepmind.google/models/gemini-robotics/vla/) ## Images ![Un robot humanoide eleva una pieza metálica sobre una caja acolchada mientras una trabajadora observa.](https://injoys.com/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NDE5NjQsInB1ciI6ImJsb2JfaWQifX0=--e9e967cc7cc1d2a0d14c6ce00bc7cc5d986a6466/ai-e469df9b.webp) ![Una trabajadora observa la pinza vacía de un robot humanoide sobre una pieza metálica en una caja azul.](https://injoys.com/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NDE5ODIsInB1ciI6ImJsb2JfaWQifX0=--10e1e7da5047ea465964e8fdbfc1342ef05d45fe/ai-617cb832.webp)