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Gemini Robotics 1.5

Google DeepMind · 2025-09

VLA산업계 모델미공개미공개

행동 전에 자연어로 사고하는 'Thinking VLA'이며, Motion Transfer로 여러 embodiment 데이터를 함께 학습한다.

논문

Gemini Robotics 1.5: Pushing the Frontier of Generalist Robots with Advanced Embodied Reasoning, Thinking, and Motion TransferarXiv 2510.03342

개요

분류

산업계 모델

유형

VLA

발표

2025-09

기관

Google DeepMind

가중치 공개

아니오

파라미터

미공개

구조

백본 LLM

Gemini 기반 (크기 미공개)

비전 인코더

—

액션 헤드

사고·행동 교차 생성 (Thinking VLA) (미공개)

청크

미공개

제어 주기

미공개

구조 원문 요약

Gemini 기반 Thinking VLA(자연어 사고와 행동을 교차 생성); Motion Transfer로 다중 embodiment 학습; 액션 청크·제어 주파수 미공개

학습

사전학습 가속기

TPU v4, v5p, v6e(칩 수 미공개; 사전·사후학습 구분 없음)

사전학습 기간

미공개

사전학습 스텝·배치

미공개

GPU·TPU-시간

미공개

파인튜닝

미공개

데이터 종류

실로봇 행동 데이터(다중 embodiment) + 웹 비전-언어(공개 텍스트·이미지·비디오)

데이터 규모

'thousands of diverse tasks'; 시간·에피소드 수 미공개

주요 데이터셋

자체 다중 embodiment 로봇 데이터(비공개) + 인터넷 공개 텍스트·이미지·비디오

태스크·평가

230과제 벤치마크(시각·지시·행동·과제 일반화); bi-arm Franka 44과제(20 in-distribution + 24); ALOHA 105과제†; 개발 중 평가 episode 90% 이상을 시뮬레이션에서 수행; agentic 비교(Gemini 2.5 Flash + GR 1.5)

로봇

ALOHA 2, bi-arm Franka, Apptronik Apollo 휴머노이드

추론

추론 장치·속도

미공개

추론 메모리

미공개

가중치 bf16 (계산)

미공개

실행 위치

미공개

강화학습 · 베이스

강화학습

미사용 · 기술보고서는 RL을 향후 과제로만 언급

강화학습 근거

https://arxiv.org/html/2510.03342

베이스 제어

고정 · 베이스·보행 제어 언급 없음 (ALOHA·bi-arm Franka·Apollo 조작 과제)

비고

핵심 특징

행동 전에 자연어로 사고하는 'Thinking VLA'이며, Motion Transfer로 여러 embodiment 데이터를 함께 학습한다. ALOHA 2에서만 학습한 과제가 Apollo·bi-arm Franka에서도 동작한다고 보고했다.

비고

블로그 2025-09-25, arXiv v1 2025-10-02(이른 쪽인 블로그 기준). 'currently available to select partners'. 모델카드는 GR 1.5와 ER 1.5를 함께 다룸(Software: JAX, ML Pathways). ALOHA 105과제†: 확인된 문장은 기존 일반화 68 + 새 action 일반화 5 + 새 과제 범주 12만 명시.

검증

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