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Gemini Robotics ER 2

스펙

AttributeValue
DeveloperGoogle DeepMind
Released2026-07-30
Announced2026-07-30
Context windowunknown
Pricingunknown
Licenseproprietary (API 전용)
AvailabilityGemini API, Google AI Studio (gemini-robotics-er-2-preview); Gemini Enterprise Agent Platform 비공개 프리뷰
Full nameGemini Robotics ER 2 (Embodied Reasoning)
Architecture체화 추론 VLM; VLA 위에 놓이는 오케스트레이션 계층

출시일

VLA 형제 모델 Gemini Robotics 2 보다 이틀 뒤인 2026-07-30 에 발표되었다 (source).

3종 제품군 중 공개적으로 제공되는 유일한 구성원이다 — VLA 와 온디바이스 VLA 는 얼리 액세스 파트너십 한정이다. 이 비대칭이 곧 이번 출시의 형태다. 계획하는 계층은 모든 개발자에게 배포되고, 행동하는 계층은 그렇지 않다.

벤치마크

영상 이해 (source):

MeasureValue
연속 진행 분류57.4% 정확도
순간 탐지 (결정적 사건이 일어난 정확한 프레임)91.3% 정확도
순간 탐지, 평균 절대 거리 오차0.96 초
DeepMind 는 ER 2 가 훨씬 큰 모델 범주와 근접하게 겨루면서 실행 속도는 4× 라고 보고한다.
비교 대상 범주가 수치로 명시되지 않았으므로, 이는 측정된 격차라기보다 상대적 위치에 대한 주장이다.

활용 사례

  • 작업 오케스트레이션 — VLA 행동 계층 위에서의 계획 수립과 순서 결정
  • 다중 로봇 협업 — 공유 과제에서 둘 이상의 로봇을 조율
  • 로보틱스를 위한 영상 이해 — 스트림에서 결정적 사건이 일어난 순간을 약 1초 이내로 특정
  • 로봇 하드웨어 없이도 개발자가 쓸 수 있는 체화 추론

안전성 — ASIMOV-Agentic

에이전틱 로봇 AI 의 안전성을 위한 새 오픈 벤치마크로 소개된 ASIMOV-Agentic 과 함께 공개되었다 (source). 평가 항목은 체화 추론 계층이 다음을 할 수 있는지다:

  • 아래의 VLA 계층에서 올라온 위험한 명령을 거부하는가,
  • 시도하기 전에 그 과제가 물리적으로 가능한지 판단하는가,
  • 불확실할 때 먼저 사람의 개입을 요청하는가.

이는 계층 경계를 겨냥한 안전 벤치마크다 — 추론 모델이 행동 모델의 제안을 거절할 것인가를 묻는다. Frontier PacingAI Governance 에 기록된 TC260 에이전트 상호작용 초안과 같은 주에 도착했고, 셋 모두 에이전트가 다른 에이전트나 세계에 무엇을 할 수 있는지 제약하는 문제를 다룬다.

비교

ModelRoleAvailabilityHeadline measure
Gemini Robotics ER 2체화 추론Gemini API순간 탐지 91.3%
Gemini Robotics ER 1.6체화 추론Gemini API계기판 판독 93%
Gemini Robotics 2VLA (행동)얼리 액세스선반 집기 76.3%
ER 1.6 과 ER 2 는 공통 벤치마크가 없으므로 93% 와 91.3% 는 서로 다른 것을 측정한 값이며 성능
하락으로 읽어서는 안 된다
(source).

Referenced by

Sources