Что произошло
Google DeepMind выпустила 30 июля 2026 года семейство Gemini Robotics 2 — три модели, которые управляют роботом целиком: ходьбой, равновесием, приседанием и работой пятипалой кистью. Раньше подобные модели отвечали в основном за манипулятор на столе, теперь один и тот же «мозг» ставят и на настольную руку, и на полноразмерного гуманоида.
Детали
Моделей три, и роли у них разные:Модель За что отвечает Gemini Robotics 2 превращает картинку и команду голосом в моторику: движение всем телом, точная работа кистью Gemini Robotics ER 2 верхний слой рассуждений: планирование многошаговых задач, координация нескольких роботов. Пришла на смену ER 1.6 от апреля 2026 года Gemini Robotics On-Device 2 работает локально на самом роботе, подстраивается под новую двурукую конструкцию меньше чем по 200 примерам
Отдельно стоит отметить, что Google опубликовала проценты успеха по конкретным задачам — редкость для таких анонсов. На гуманоиде Apollo с кистями Inspire: взять предмет с полки — 76,3%, со стола — 68,4%, с пола — 45,7%. На двуруком стенде Franka Duo с захватами: точная вставка детали — 89,6%, комплектация инструментом — 78,9%, обычное «взять и положить» — 74,2%. На многопальцевой кисти SharpaWave разброс самый широкий: открутить лампочку — 92%, смести мусор в совок — 32%.
Поддерживаются платформы Apptronik Apollo 2, роботы Boston Dynamics, Franka Duo, а также Dexmate, SO101, Trossen и разработки Agile Robots. Для безопасности введён отдельный бенчмарк ASIMOV-Agentic: он проверяет, отказывается ли робот от небезопасного действия и зовёт ли человека, когда сам не справляется.
Доступ разноуровневый. ER 2 уже открыта в Google AI Studio и в закрытом превью на Gemini Enterprise Agent Platform. Модели управления моторикой и локальную версию дают только партнёрам по программе раннего доступа — по заявке.
Что это значит
Практическая польза сейчас есть только у разработчиков робототехники: обычному пользователю попробовать нечего, а сроков публичного релиза Google не назвала. Но релиз важен тем, что даёт редкую возможность померить реальный прогресс.
И цифры отрезвляют. Разброс от 92% до 32% на соседних бытовых задачах — это ровно та картина, которую видеоролики с гуманоидами обычно прячут. Робот, который в трети случаев не сметает мусор в совок, для дома непригоден: 32% успеха означает, что за вами придётся переделывать две попытки из трёх. Показательно и то, что взять предмет с пола (45,7%) выходит заметно хуже, чем с полки (76,3%) — наклон всем корпусом даётся модели тяжелее всего.
Горизонт: ER 2 можно потрогать в AI Studio уже сегодня, если вам нужен слой планирования. Всё, что касается собственно движения, останется у партнёров как минимум до следующего анонса.
