{"content_id":"onwrq0m9id","slug":"google-gemini-robotics-2-5-partner-rollout","locale":"pt","schema_type":"NewsArticle","category":"news","category_name":"Notícias","title":"Google Gemini Robotics 2.5 chega a parceiros","summary":"O Google DeepMind está disponibilizando gradualmente o Gemini Robotics 2.5 para empresas parceiras de robótica. A disponibilidade na Coreia do Sul, o cronograma da API pública para desenvolvedores em geral e os preços não foram divulgados.","sponsorship_disclosure":null,"affiliate_disclosure":null,"commerce_disclosure":null,"author":{"name":"injoys","url":"https://injoys.com/ko/about"},"key_points":["O Gemini Robotics 2.5 é um modelo VLA que transforma entradas visuais e linguísticas em controle dos motores de robôs.","O Google DeepMind anunciou que disponibilizará o modelo gradualmente para empresas parceiras de robótica.","O Google informou que o Apollo 2 teve uma taxa de sucesso de 96% nas tarefas de uma prova de conceito de coleta e embalagem de peças automotivas.","Em sua própria avaliação, o Google afirmou que a taxa de sucesso nas tarefas e a velocidade de conclusão melhoraram em relação ao modelo de referência anterior.","A disponibilidade na Coreia do Sul, o cronograma da API pública para desenvolvedores em geral, os preços e os limites de uso não foram divulgados."],"content_markdown":"A Google DeepMind anunciou o Gemini Robotics 2.5. O anúncio foi publicado em 10 de novembro de 2026. Atualmente, o modelo está sendo disponibilizado gradualmente às **empresas parceiras de robótica**. Não foi divulgado se desenvolvedores em geral na Coreia do Sul poderão utilizá-lo.\n\nO anúncio e a descrição do modelo da Google DeepMind foram consultados em 12 de novembro de 2026.\n\n## Modelo que transforma entradas visuais e de linguagem em ações de robôs\n\nO Gemini Robotics 2.5 é um modelo de visão, linguagem e ação. Sua sigla é VLA, e ele converte entradas visuais e de linguagem em controle dos motores. Sua função é permitir que o robô execute ações físicas com base nessas entradas.\n\nA Google explica que o modelo pode controlar desde robôs de bancada até humanoides. Esse é o alcance de controle do modelo descrito pela empresa. Ao aplicá-lo a um robô específico, é necessário verificar separadamente as condições de uso. [Descrição do modelo da Google DeepMind](https://deepmind.google/models/gemini-robotics/vla/)\n\n## Disponibilização gradual a parceiros, sem divulgação do alcance na Coreia do Sul\n\nO público atualmente indicado para receber o modelo são as empresas parceiras de robótica da Google. A Google DeepMind informou que está disponibilizando o modelo gradualmente a essas empresas. Não divulgou um cronograma de disponibilização de uma API pública para desenvolvedores em geral.\n\nTambém não foram divulgadas a disponibilidade na Coreia do Sul nem a abrangência da oferta por região. Portanto, apenas o anúncio não permite determinar se desenvolvedores no país podem utilizá-lo imediatamente. O ID do modelo necessário para chamadas à API também não foi confirmado.\n\n## Preços e limites de uso não divulgados\n\nOs preços e os limites de uso não foram divulgados no anúncio oficial. Não há base para calcular custos a partir de planos de uso ou limites de chamadas. A notícia da disponibilização a parceiros não deve ser interpretada como uma indicação de uso gratuito.\n\n## Avaliação da empresa relata melhorias na taxa de sucesso e na velocidade das tarefas\n\nOs números de desempenho divulgados são resultados relatados pela Google. Eles incluem resultados de uma prova de conceito em uma linha de produção de automóveis. A empresa também divulgou uma avaliação própria em comparação com o modelo de referência anterior.\n\n| Item avaliado | Número relatado pela empresa | Escopo de aplicação e condições |\n| --- | --- | --- |\n| Taxa de sucesso na coleta e embalagem de peças automotivas | 96% | Prova de conceito do Apptronik Apollo 2 na linha de produção da Mercedes-Benz |\n| Melhoria na taxa de sucesso das tarefas | 30~100% maior que a do modelo de referência anterior | Avaliação própria da Google, com variação conforme o tipo de tarefa |\n| Melhoria na velocidade de conclusão das tarefas | 20~30% mais rápida que a do modelo de referência anterior | Resultado da avaliação própria da Google em comparação com o modelo de referência anterior |\n\nEsses números constam no anúncio de 10 de novembro de 2026. A taxa de sucesso de 96% corresponde às tarefas de coleta e embalagem de peças automotivas. Não é uma taxa de sucesso aplicável a todos os robôs e a todas as tarefas.\n\nA melhoria na taxa de sucesso é um valor relativo, baseado em uma comparação. Não deve ser interpretada como um aumento de 30~100 pontos percentuais. O percentual de melhoria na velocidade de conclusão das tarefas também deve ser distinguido do percentual de redução do tempo necessário. [Anúncio da Google DeepMind](https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-2-5-accelerates-real-world-physical-intelligence/)\n\n## Procedimentos de migração e resultados de medições independentes de desempenho não confirmados\n\nOs procedimentos de migração para usuários do modelo anterior não foram especificados nas fontes oficiais. Também não foi confirmado se as permissões de acesso existentes permitem usar o novo modelo. Quem estiver preparando sua aplicação deve verificar separadamente as condições de migração.\n\nTambém não foram apresentados resultados de medições independentes de desempenho da Artificial Analysis. É necessário distinguir a avaliação própria da empresa de medições independentes. Não há base para apresentar os números atualmente divulgados como resultados validados por uma instituição independente.\n\n## Condições de uso a verificar antes da adoção na Coreia do Sul\n\nQuem estiver considerando a adoção na Coreia do Sul deve primeiro verificar a disponibilidade no país. É necessário distinguir a disponibilização a empresas parceiras da abertura de uma API para desenvolvedores em geral. Os itens a verificar antes de avaliar o uso ou os custos são os seguintes.\n\n- Se é possível utilizar o modelo na Coreia do Sul e se a empresa está entre os parceiros contemplados\n- O cronograma de disponibilização de uma API pública para desenvolvedores em geral e o ID exato do modelo\n- Os preços aplicáveis e os limites de uso\n- Os procedimentos necessários para migrar do modelo anterior\n\nAs fontes para essa verificação são o anúncio oficial da Google DeepMind e a página de informações do modelo. As condições ainda não divulgadas devem ser verificadas em comunicados oficiais posteriores. Ao avaliar o desempenho, também é necessário verificar as condições das tarefas usadas na avaliação da empresa.","content_html":"\u003cp\u003eA Google DeepMind anunciou o Gemini Robotics 2.5. O anúncio foi publicado em 10 de novembro de 2026. Atualmente, o modelo está sendo disponibilizado gradualmente às \u003cstrong\u003eempresas parceiras de robótica\u003c/strong\u003e. 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Como a disponibilidade na Coreia do Sul também não foi informada, não há base para calcular os custos de uso no país."},{"question":"Posso considerar a taxa de sucesso de 96% como o desempenho esperado ao adotar robôs na Coreia do Sul?","answer":"Os 96% correspondem à taxa de sucesso nas tarefas de uma prova de conceito específica relatada pelo Google. É o resultado de o Apollo 2 pegar e embalar peças automotivas em uma linha de produção da Mercedes-Benz. 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