Gemini Robotics 2.5 sortiert bei Mercedes-Benz Teile, laut Google zu 96 % erfolgreich

Auf laufenden Montagebändern von Mercedes-Benz in Sindelfingen und im ungarischen Kecskemét hat ein humanoider Roboter mit Googles neuer Robotik-KI Autoteile sortiert, nach Angaben von Google mit einer Erfolgsrate von 96 %. Google DeepMind hat das Modell Gemini Robotics 2.5 am 10. November 2026 in der offiziellen Ankündigung vorgestellt.

Laut Ars Technica dürfte das einem Autobauer noch nicht reichen, weil ein Mensch solche Routinearbeit praktisch immer richtig erledigt. DeepMind-Direktor Kanishka Rao nennt das Schließen der letzten 4 % einen steilen Weg. Wir haben uns angeschaut, was das Modell kann, wo die Grenzen liegen und wer es nutzen darf.

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Gemini Robotics 2.5 bei Mercedes-Benz: Was der Pilot zeigt

Google spricht von einem Proof of Concept. Der Roboter Apollo 2 von Apptronik übernahm das sogenannte Kitting: Er griff Metallhalter aus Sammelbehältern und legte sie in der Reihenfolge ab, die jedes Fahrzeug am Band braucht. Dabei arbeiten zwei Modelle zusammen: Gemini Robotics ER verfolgt den Arbeitsablauf, Gemini Robotics 2.5 steuert Hände und Arme.

Apptronik-Chef Jeff Cardenas sagt, die Modelle hätten sich in wenigen Wochen Post-Training stark verbessert und sich mit sehr geringem Leistungsabfall auf die Produktion übertragen lassen. Wie lange der Versuch lief und wie viele Roboter beteiligt waren, sagt Google nicht. Pläne für einen regulären Einsatz bei Mercedes-Benz nennt die Ankündigung ebenfalls nicht.

Dass es noch nicht für 99 % und mehr reicht, liegt auch am Ansatz: Gemini Robotics soll nicht wenige Handgriffe perfekt beherrschen, sondern möglichst viele Aufgaben.

Wir können in einer bestimmten Anwendung sehr gut sein, auf Kosten der Generalisierung. Oder wir treiben einfach die Generalisierung voran und kommen vielleicht nicht in jeder Anwendung auf 99,9.

Carolina Parada, Leiterin der Robotik bei Google DeepMind, laut Ars Technica

Gemini Robotics 2.5: Erfolgsraten und Sicherheit laut Google

Im Labor hat Google das Modell an über 200 Aufgaben getestet, etwa Essen mit einer Zange servieren, eine Schleife binden oder Flüssigkeit pipettieren. Die Steigerungen gelten gegenüber früheren eigenen Basiswerten, ein Vergleichsmodell nennt Google nicht. Der direkte Vorgänger ist Gemini Robotics 2 vom 30. Juli 2026. Alle Werte stammen von Google.

Für die Sicherheit nutzt das Modell Reasoning während der Ausführung, um Gefahren auszuweichen. Laut Ars Technica hält der Roboter dann an oder wartet, bis es sicher weitergeht. Neu ist außerdem ASIMOV-Jailbreak, ein Open-Source-Benchmark mit Hunderten Prompts, die unsichere Anfragen in Dutzenden Szenen tarnen. Den Spitzenwert dort erreicht nicht Gemini Robotics 2.5, sondern das Sprachmodell Gemini 4 Argon.

ASIMOV-Jailbreak: Jailbreak-Resistenz

Welche Rolle spielt Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Argon hat Google beim Training als Simulations-Engine eingesetzt. Das Modell erzeugt aus einer echten Kameraszene Tausende simulierte Übungsläufe und einen digitalen Zwilling, die mit echten Demonstrationen kombiniert werden. Außerdem leitet Argon aus Videos ab, warum eine Aufgabe gescheitert ist. Am Band arbeitet Argon laut Ars Technica nicht mit, weil es nicht in Echtzeit antwortet.

So greifen die Modelle ineinander

1. Gemini 4 Argon – Erzeugt im Training Simulationen und digitale Zwillinge
2. Gemini Robotics ER – Plant den Arbeitsablauf und verfolgt den Fortschritt
3. Gemini Robotics 2.5 – Steuert Hände und Arme des Roboters
4. Apollo 2 am Band – Sortiert Metallhalter in Behälter für jedes Fahrzeug

Wer kann Gemini Robotics 2.5 nutzen?

Gemini Robotics 2.5 ist nicht allgemein verfügbar. Google rollt es an seine Robotik-Partner aus, laut Ars Technica gehören Agile Robots, Apptronik und Boston Dynamics dazu; diese drei führt Google auf seiner Modellseite auch als Forschungspartner. Unternehmen können sich auf eine Warteliste für das Trusted-Tester-Programm setzen lassen, an dem laut Google über 100 Tester teilnehmen.

Selbst ausprobieren kannst du nur das Planungsmodell Gemini Robotics ER 2, das seit Juli in Google AI Studio verfügbar ist.