Gemini Robotics 2.5 rendimiento en fábricas =========================================== Gemini Robotics 2.5 es un modelo que conecta la visión y el lenguaje con las acciones de los robots. Se distinguen el alcance de la tasa de éxito del 96% en pruebas en fábricas, las tasas de mejora del rendimiento, la evaluación de seguridad y el estado de disponibilidad de cada modelo. - Gemini Robotics ER es un modelo de razonamiento que sigue el flujo de trabajo. - Gemini Robotics 2.5 controla los movimientos de ambas manos y de los brazos en pruebas en fábricas. - La mejora del 30~100% en la tasa de éxito es una cifra relativa respecto al modelo de referencia anterior. - La tasa de éxito del 96% en pruebas en fábricas corresponde a tareas de preparación de kits de piezas de automóvil. - Hay que distinguir entre la disponibilidad del modelo de acción para socios y la vista previa pública del modelo ER. Gemini Robotics 2.5 es un modelo VLA que conecta la visión y el lenguaje con las acciones de los robots. La tasa de éxito del 96% de la prueba en fábrica se limita a la preparación de kits de piezas. Para decidir sobre su implantación real, hacen falta más verificaciones de la recuperación ante fallos y las condiciones operativas. Las cifras de rendimiento de este artículo se basan en el anuncio de Google del 10 de noviembre de 2026. Cómo funcionan VLA y ER VLA es un modelo que conecta la información visual y las instrucciones en lenguaje con las acciones de los robots. Su nombre es la sigla de Vision-Language-Action. ER se refiere al razonamiento corporizado que planifica tareas en entornos físicos. En la prueba en fábrica, los dos modelos se reparten las funciones. Gemini Robotics ER sigue el flujo de trabajo completo. Gemini Robotics 2.5 controla ambas manos y los brazos. Componente Función Distinción importante Información visual Reconocer objetos y la escena circundante Entrada para decidir las acciones Instrucciones en lenguaje Comunicar la tarea y sus condiciones Entrada que expresa el objetivo de la tarea Modelo ER Gestionar planes de varios pasos y su progreso Razonamiento de alto nivel Modelo de acción VLA Generar movimientos del robot Control para ejecutar movimientos físicos Hardware del robot Ejecutar movimientos y manipular objetos Dispositivos físicos como manos, brazos y actuadores El modelo ER está diseñado para decidir la siguiente tarea y continuar la ejecución. También determina si la tarea está terminada y si hace falta reintentarla. La información oficial del modelo indica que la salida de ER 2 es texto. Descripción de ER 2 de Google DeepMind El modelo de acción y el cuerpo del robot no son el mismo producto. La descripción oficial de VLA presenta un alcance de control que va desde los brazos hasta el cuerpo completo de un humanoide. El rendimiento en un cuerpo concreto debe interpretarse junto con las condiciones de ese hardware. Descripción de VLA de Google DeepMind Cifras de evaluación de tareas y criterios de comparación Los porcentajes de mejora anunciados son resultados comparados con el modelo de referencia anterior. No son tasas de éxito absolutas aplicables a todas las tareas. El anuncio explica que la magnitud de la mejora varió según el tipo de tarea. La siguiente tabla distingue las cifras anunciadas el 10 de noviembre de 2026. Aspecto Contenido del anuncio Alcance de la cifra Alcance de las tareas evaluadas La introducción indica más de 200; la descripción detallada, 200 El total se entiende como unas 200 Tasa de éxito de las tareas Mejora del 30~100% respecto al modelo de referencia anterior Mejora relativa por tipo de tarea Velocidad de finalización de tareas Mejora del 20~30% respecto al modelo de referencia anterior Comparación de la velocidad de finalización de las tareas evaluadas Tasa de éxito de la prueba en fábrica 96% Prueba de preparación de kits de piezas de automoción con Apollo 2 El número de tareas se refiere a los tipos de tareas evaluadas. Es un concepto distinto del número de repeticiones de cada tarea. Por tanto, el número de tareas por sí solo no permite calcular la fiabilidad estadística. Anuncio de Google en coreano Ejemplo de cálculo de la mejora relativa El significado de la mejora de la tasa de éxito queda más claro al expresarla como un factor multiplicador. La mejora anunciada del 30% equivale a 1.3 veces la tasa de éxito anterior. Una mejora del 100% significa que la tasa de éxito anterior se duplica. Esta relación se calcula a partir de las cifras anunciadas. Expresión Relación de cálculo Información necesaria para interpretarla Mejora del 30% en la tasa de éxito Nueva tasa de éxito = tasa de éxito anterior × 1.3 Tasa de éxito anterior de la misma tarea Mejora del 100% en la tasa de éxito Nueva tasa de éxito = tasa de éxito anterior × 2 Tasa de éxito anterior de la misma tarea Diferencia entre tasas de éxito Nueva tasa de éxito - tasa de éxito anterior Las dos tasas de éxito absolutas, en puntos porcentuales Sin la tasa de éxito de referencia, no se puede calcular la nueva tasa de éxito absoluta. Una mejora del 100% no debe interpretarse como éxito en todos los intentos. Tampoco puede convertirse el porcentaje de mejora de la velocidad en un porcentaje de aumento de la producción de toda la fábrica. Alcance de la tasa de éxito del 96% en fábrica El 96% anunciado es la tasa de éxito de una prueba de preparación de kits de piezas de automoción. Preparar kits consiste en disponer las piezas necesarias para el montaje en el orden correspondiente. En esta prueba, Apollo 2 de Apptronik hizo esa tarea. La prueba tuvo lugar en una línea de producción real de Mercedes-Benz. El anuncio menciona Kecskemét, en Hungría, y Sindelfingen, en Alemania. El robot recogió soportes metálicos de un contenedor de suministro y los colocó en recipientes según el orden previsto. Una PoC, o prueba de concepto, es un ensayo que comprueba la viabilidad en un entorno concreto. La tasa de éxito medida aquí corresponde al alcance de ese ensayo. No puede extrapolarse al grado de automatización de toda la fábrica ni a la tasa de éxito de todos los procesos. Google planteó un uso en el que los robots se encargan de las tareas repetitivas de preparación. Según su explicación, esto ayuda al personal técnico a centrarse en el montaje complejo. No presentó cifras de reducción de plantilla ni porcentajes de aumento de la productividad laboral. Descripción de la prueba en fábrica de Google DeepMind La recuperación ante fallos y la capacidad de procesamiento que no refleja la tasa de éxito Para decidir sobre la implantación en fábrica, se necesitan el denominador de la tasa de éxito y el tiempo de recuperación. Incluso con la misma tasa de éxito, la producción puede variar según cómo se gestionen los reintentos. Este análisis busca relacionar las cifras anunciadas con los indicadores operativos. Aspecto que comprobar Qué comprobar Efecto en la decisión Unidad de éxito Si se trata de una pieza o de una bandeja completa Alcance de la tarea que representa la tasa de éxito Número de intentos Número total de evaluaciones y distribución por tarea Variabilidad y representatividad de los resultados Gestión de reintentos Si el éxito corresponde al primer intento o incluye reintentos Nivel de ejecución autónoma Intervención humana Número y momento de las intervenciones Personal necesario para la operación Recuperación ante fallos Tiempo de recuperación y condiciones para reanudar la tarea Reducción de la capacidad de procesamiento por las interrupciones Evaluación de calidad Criterios sobre errores de posición y daños en las piezas Si pueden usarse en el montaje posterior Operación continua Tiempo de funcionamiento y causas de las paradas Estabilidad de la operación real Estos puntos no son resultados adicionales confirmados. Son condiciones de medición que deben comprobarse por separado en la evaluación sobre el terreno. El anuncio en coreano no permite determinar todas las condiciones detalladas. Como indicador operativo, también puede calcularse la capacidad de procesamiento de unidades conformes. La fórmula es «cantidad de unidades terminadas que cumplen los criterios de calidad ÷ tiempo total de operación». El tiempo total de operación debe incluir los reintentos y la recuperación. Se trata de una propuesta de medición, no de una cifra anunciada de la prueba en fábrica. La operación de robots también requiere funciones de gestión ajenas al modelo. Apptronik describe Fleet Connect, destinado a supervisar el estado y asignar tareas. Esto muestra un alcance operativo que también exige gestionar las baterías y el estado de parada. Descripción de la plataforma Apollo 2 de Apptronik Diferencia entre seguridad física y defensa contra el jailbreak Las directrices de seguridad física y la defensa contra el jailbreak evalúan aspectos distintos. Las primeras orientan las acciones para evitar riesgos en el entorno durante la ejecución. La segunda mide la resistencia a ataques que intentan hacer que el modelo siga instrucciones peligrosas. El momento de inferencia es cuando el modelo recibe una entrada y toma una decisión. Google explica que aplica directrices para evitar riesgos en ese momento. También hay que distinguir a qué modelo y a qué evaluación corresponden las cifras de seguridad. Estas son las cifras de seguridad del anuncio del 10 de noviembre de 2026. Evaluación Resultado anunciado Alcance de la interpretación Finalización segura de tareas cerca de obstáculos Mejora del 33% Mejora al aplicar las directrices Finalización segura de tareas en entornos con personas cerca Mejora del 43% Mejora al aplicar las directrices Tasa de defensa contra el jailbreak de Gemini 4 Argon 99.5% Resultado anunciado de la evaluación de jailbreak Tasa de defensa contra el jailbreak del modelo de referencia 82% Resultado de comparación de Gemini Robotics ER 2 La tasa de defensa contra el jailbreak es un resultado de la evaluación de Gemini 4 Argon. Citarla como la tasa de operación sin accidentes del modelo de acción en fábrica cambia el objeto de la evaluación. Los porcentajes de mejora de la finalización segura de tareas también deben distinguirse de las tasas de éxito absolutas. Descripción de la evaluación de seguridad de Google DeepMind El repositorio ASIMOV-Jailbreak distingue entre instrucciones dañinas e instrucciones normales. También incluye evaluaciones de ataques que se prolongan durante varias interacciones. La tasa de rechazo excesivo de solicitudes normales es otro de los aspectos evaluados. Repositorio de evaluación ASIMOV de Google Los dispositivos físicos también tienen funciones de seguridad independientes. Apptronik explica que el robot se detiene de inmediato cuando detecta un objeto en una zona de colisión configurada. También ofrece ajustes de movimiento según las zonas del entorno. Estas son funciones de hardware que deben comprobarse por separado de la evaluación del modelo. Simulación y datos de entrenamiento reales Según la explicación de Google, la simulación se combinó con datos de demostraciones reales. Gemini 4 Argon genera entornos virtuales de entrenamiento a partir de escenas captadas por cámaras. También ayuda en la investigación que busca hipótesis de mejora en vídeos de fallos. Un gemelo digital es una reproducción de un entorno real en un espacio virtual. En el entorno virtual se pueden repetir pruebas variando las condiciones. Las pruebas con robots reales comprueban si esos resultados también se cumplen en el entorno físico. Descripción del proceso de entrenamiento de Google DeepMind En esta estructura, la fábrica es tanto un lugar de uso como un espacio de evaluación. Esto se debe a que las piezas y las secuencias de trabajo reales ponen a prueba el alcance de aplicación del modelo. Sin embargo, la mejora de la eficiencia del entrenamiento no puede convertirse directamente en una cantidad de ahorro en costes de implantación. Diferencia entre la disponibilidad para socios y una API pública La disponibilidad pública del modelo de acción y del modelo ER debe comprobarse por separado. Según el anuncio, el modelo de acción se ofrece de forma gradual a los socios de robótica. La página oficial de ER 2 indica que está disponible en vista previa pública. El anuncio de Google DeepMind describió el alcance de la disponibilidad de la siguiente manera. Gemini Robotics 2.5 se está ofreciendo de forma gradual a nuestros socios de robótica. La fuente es el anuncio de Gemini Robotics 2.5. Modelo Disponibilidad confirmada Distinción importante Gemini Robotics 2.5 Disponibilidad gradual para socios de robótica No equivale a la publicación de una API de acción para desarrolladores en general Gemini Robotics ER 2 Vista previa pública en Google AI Studio y Gemini API Alcance del acceso al modelo de razonamiento El acceso a la API de ER no implica tener acceso al modelo de acción. Este anuncio tampoco permite determinar el calendario de implantación comercial en Corea. La disponibilidad de cada modelo debe comprobarse en su página oficial. Errores frecuentes al interpretar las cifras de rendimiento Si se omiten el objeto de evaluación y la unidad de medida, se mezclan resultados distintos. En particular, agrupar cifras solo por el nombre del modelo dificulta su interpretación. Al citarlas, deben indicarse también la tarea y las condiciones de comparación. Interpretación frecuente Distinción correcta La tasa de éxito mejoró un 100%, por lo que todas las tareas tuvieron éxito La mejora relativa y la tasa de éxito absoluta son distintas La tasa de éxito en fábrica es el grado de automatización de toda la fábrica Los resultados de la PoC de preparación de kits y el alcance de la automatización son distintos La tasa de defensa contra el jailbreak es la tasa de operación sin accidentes del robot La resistencia a ataques y los indicadores de accidentes físicos son distintos La API de ER permite usar directamente el modelo de acción Los permisos de acceso deben comprobarse por separado para cada modelo La producción aumenta en la misma proporción que la velocidad de finalización de tareas Hace falta una medición que incluya el tiempo de recuperación y las esperas del proceso Preguntas frecuentes Distinguir las funciones de los modelos, las unidades de evaluación y la disponibilidad pública permite aclarar las principales dudas. ¿Gemini Robotics 2.5 es el cuerpo de un robot? Es un modelo VLA que controla robots. Apollo 2 es el cuerpo de un robot que lo utiliza. Hay que distinguir el rendimiento del modelo de las capacidades físicas del cuerpo. ¿Las unas 200 tareas son el número de procesos de una fábrica real? Se refieren a los tipos de tareas de la evaluación del modelo anunciada. No significa que todas sean procesos de una fábrica de automóviles. El número de tareas evaluadas y el alcance de la prueba en fábrica son aspectos distintos. ¿Puede calcularse el efecto de la implantación solo con la tasa de éxito en fábrica? La tasa de éxito por sí sola no permite calcular los costes ni la producción. También hay que conocer el tiempo de trabajo y el tiempo de recuperación ante fallos. Además, se necesitan los criterios de evaluación de calidad y las condiciones de intervención humana. ¿Vista previa pública e implantación comercial significan lo mismo? La vista previa pública es un estado de disponibilidad que permite acceder a un modelo concreto. No significa que se haya completado la integración con los sistemas de una fábrica. Las condiciones de disponibilidad del modelo de acción también deben comprobarse por separado. FAQ Q. ¿Qué es el VLA de Gemini Robotics 2.5? A. VLA son las siglas de Vision-Language-Action. Se refiere a un modelo que conecta la información visual y las instrucciones lingüísticas con las acciones del robot. Q. ¿En qué se diferencian Gemini Robotics ER y el modelo de acción? A. ER es un modelo de razonamiento que gestiona la planificación de las tareas y su estado de avance. En la prueba en fábrica, el modelo de acción se encargó del control de ambas manos y de los brazos. Q. ¿La mejora del 30~100% en la tasa de éxito corresponde a una tasa de éxito absoluta? A. Es una mejora relativa respecto al modelo de referencia anterior. Para calcular la nueva tasa de éxito absoluta, se necesita la tasa de éxito previa de la misma tarea. Q. ¿Qué mide la tasa de éxito del 96% de la prueba en fábrica? A. Es la tasa de éxito anunciada en una PoC de preparación de kits de piezas de automóvil. Corresponde al resultado de las tareas que Apollo 2 ejecutó en la línea de producción de Mercedes-Benz. Q. ¿La mejora en la rapidez para completar las tareas puede considerarse un aumento de la producción? A. La rapidez para completar las tareas no basta para calcular la tasa de aumento de la producción total. Se necesita el tiempo de operación que incluya los reintentos, la recuperación tras los fallos y las esperas del proceso. Q. ¿A qué modelo corresponde la tasa de defensa contra jailbreak del 99.5%? A. Es el resultado de la evaluación de jailbreak de Gemini 4 Argon que anunció Google. No representa la tasa de operación sin accidentes del modelo de acción en fábrica. Q. ¿Pueden los desarrolladores en general usar directamente la API del modelo de acción? A. El acceso anunciado al modelo de acción está limitado a socios de robótica. Hay que distinguir entre la vista previa pública de ER 2 y los permisos de acceso al modelo de acción. Q. ¿Se ha anunciado un calendario para su adopción comercial en las fábricas del país? A. Este anuncio por sí solo no permite confirmar el calendario de adopción comercial en el país. Las condiciones concretas de disponibilidad y el calendario deben consultarse con Google y los proveedores de robots. Sources - Anuncio de Google en coreano: Gemini Robotics 2.5: acelerar la inteligencia física en el mundo real: https://blog.google/intl/ko-kr/company-news/technology/gemini-robotics-2-5-kr/ - Google DeepMind: anuncio de Gemini Robotics 2.5: https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-2-5-accelerates-real-world-physical-intelligence/ - Google DeepMind: modelo VLA de Gemini Robotics 2.5: https://deepmind.google/models/gemini-robotics/vla/ - Google DeepMind: información sobre el modelo Gemini Robotics ER 2: https://deepmind.google/models/gemini-robotics/embodied-reasoning/ - Apptronik: plataforma Apollo 2 y funciones operativas y de seguridad: https://apptronik.com/apollo/apollo-2 - Google: Asimov Agentic Safety Evaluation y ASIMOV-Jailbreak: https://huggingface.co/datasets/google/asimov_agentic Images - Un robot de dos brazos coloca soportes metálicos en una bandeja mientras una operaria observa tras un cristal.: https://injoys.com/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NDE3NzQsInB1ciI6ImJsb2JfaWQifX0=--942c42c606bce2666318996725dd445f966e877a/ai-4a3f957c.webp - Una ingeniera con gafas protectoras revisa la separación entre una pinza robótica y un obstáculo acolchado.: https://injoys.com/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NDE3ODAsInB1ciI6ImJsb2JfaWQifX0=--19b385253034a3ff7240ac9fd1708a09552dc8d6/ai-abdf1234.webp --- Category: Datos de IA Source: https://injoys.com/es/articles/gemini-robotics-2-5-vla-factory-performance License: cc_by Translation-Status: reviewed