2026 年 11 月 10 日，Google DeepMind 在官方網站介紹了 Gemini Robotics 2.5。這是一個視覺-語言-動作（VLA）模型。官方網站博文把它稱作迄今能力最強的視覺-語言-動作（VLA）模型，產品頁則稱作其最先進的 VLA 模型。官方網站寫，Gemini Robotics 2.5 正在向機器人合作夥伴推進。VLA 產品頁的行動按鈕是 Join waitlist for early access（加入等候名單，申請早期試用）。這不是今天對公眾或全部開發者的正式全面開放，也不是 Gemini 文字 API、價表、Vertex 或 OpenRouter 上的新品。
官方網站寫，這個模型同時擴大了機器人可學習的技能範圍，並加快了掌握這些技能的速度，並提到三個方向：靈巧、可靠性和安全性。Google DeepMind 寫，它在任務廣度、表現和複雜度上，對 200 多項不同任務做了測試，例子包括用夾子盛放食物、給禮盒系蝴蝶結、用移液器處理液體，並寫，這一做法有可能擴展到更多任務。
官方網站還寫，相對既往基線，Gemini Robotics 2.5 的成功率高 30% 到 100%（視任務類型而定），完成速度快 20% 到 30%。這是官方網站正文裡的彙總句，和下面官方柱狀圖裡標註的單任務成功率不是同一套數字。
官方網站刊登了對照 Gemini Robotics 2.5 與前代 Gemini Robotics 2 的柱狀圖，口徑是自家任務套件的成功率，不是第三方公開榜。以下是官方網站的淺色圖。
這是 Google DeepMind 官方網站的官方圖，對照 Gemini Robotics 2.5 與 Gemini Robotics 2 在桌面抓取與放置任務上的成功率，口徑是自家任務套件，不是第三方公開榜。
這是 Google DeepMind 官方網站的官方圖，標題為 Multi-step & contact-rich，對照 Gemini Robotics 2.5 與 Gemini Robotics 2 在自家任務套件上的成功率，不是第三方公開榜。圖內標註包括 Close lid of black toolbox（0% 到 93%）和 Unhang mug to table（29% 到 75%）。這些是圖內單任務數字，不是上文 30% 到 100%、20% 到 30% 那句彙總。
這是 Google DeepMind 官方網站的官方圖，對照 Gemini Robotics 2.5 與 Gemini Robotics 2 在精密配裝與插入任務上的成功率，口徑是自家任務套件，不是第三方公開榜。
這是 Google DeepMind 官方網站的官方圖，對照 Gemini Robotics 2.5 與 Gemini Robotics 2 在靈巧操作任務上的成功率，口徑是自家任務套件，不是第三方公開榜。圖內標註包括 packing pastries with tongs（5% 到 100%）、untying ribbon bows（0% 到 70%）、hanging a cardigan（0% 到 62%）、folding pants（0% 到 40%）。這些是圖內單任務數字，不是上文 30% 到 100%、20% 到 30% 那句彙總。
官方網站還寫，和以往的 Gemini Robotics 模型一樣，Gemini Robotics 2.5 可以原生用於多種機器人，包括 Apptronik 的 Apollo 2 人形機器人（配備五指、22 自由度的 SharpaWave 手）以及帶有兩指平行夾爪的 Franka Duo 平台。
在可靠性方面，官方網站寫的是與 Apptronik、Mercedes-Benz 合作的真實場景概念驗證（proof-of-concept）和試點，在匈牙利 Kecskemét 和德國 Sindelfingen 的在產汽車生產線上使用 Apollo 2 人形機器人。在這次概念驗證中，Apollo 2 自主完成汽車零件配裝：從散裝箱裡取出單個零件，按生產線上每輛車所需順序放入整理好的托盤。官方網站給出的成功率是 96%。這是概念驗證／試點，不是正式全面開放，也不是全面投產。官方網站寫，該試點用 embodied reasoning 模型（Gemini Robotics ER）跟蹤工作流，用 Gemini Robotics 2.5 的 actions model 控制手和臂。
這是 Google DeepMind 官方網站的照片，拍的是汽車工廠裝配線上的人形機器人。這是工廠照片，不是評測跑分圖。
在安全方面，官方網站寫，Gemini Robotics 2.5 會在推理時用引導繞開現實中的危險。在 Google DeepMind 的評估裡，這一能力讓機器人在障礙物周圍安全完成任務的比例提高了 33%，在附近有人時提高了 43%。官方網站同時發布了開源基準 ASIMOV-Jailbreak，裡面有數百條把不安全請求偽裝進多種場景的提示，並連結到 Hugging Face 上的配套資料集 google/asimov_agentic。官方網站上 99.5% 對 82% 的越獄抵抗對照，是 Gemini 4 Argon 對 Gemini Robotics ER 2，不是 Gemini Robotics 2.5 的分數。官方網站還寫，Gemini 4 Argon 的機器人研究能力被用作模擬引擎，幫助加快了 Gemini Robotics 2.5 的開發。
Gemini Robotics 產品線總頁（不是 VLA 產品子頁）寫，正在與 100 多家 trusted testers 合作，並列了研究合作夥伴 Agile Robots、Apptronik、Boston Dynamics。這些表述說的是 Gemini Robotics 產品線，並不意味著 2.5 已經對全部 testers 或公眾開放。
本站已有一篇 Gemini Robotics ER 2 介紹，講的是這個 embodied reasoning（ER）模型在 2026 年 10 月下旬公測上線 Google Cloud 與 Gemini API。官方網站在 Mercedes-Benz 試點裡把 ER 模型和 2.5 的 actions model 並列、分工不同，不能讀成 ER 2 迭代成了 2.5。參見既有的 Gemini Robotics ER 2 介紹（不是今天的發布；這是 embodied reasoning／ER 模型，與今天的 VLA 2.5 不是同一模型）。