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Gemini Robotics On-Device

Google DeepMind · 2025-06

VLA산업계 모델미공개미공개

데이터 네트워크 없이 로봇에서 로컬로 실행되도록 최소 연산을 목표로 설계했다.

논문

논문 없음 · 관련 Gemini Robotics: Bringing AI into the Physical World

개요

분류

산업계 모델

유형

VLA

발표

2025-06

기관

Google DeepMind

가중치 공개

아니오

파라미터

미공개

구조

백본 LLM

미공개 (Gemini Robotics 계열 경량 VLA)

비전 인코더

—

액션 헤드

미공개 (미공개)

청크

미공개

제어 주기

미공개

구조 원문 요약

미공개(Gemini Robotics 계열 경량 VLA로만 소개)

학습

사전학습 가속기

미공개

사전학습 기간

미공개

사전학습 스텝·배치

미공개

GPU·TPU-시간

미공개

파인튜닝

가속기·시간 미공개(50~100 demos로 적응; trusted tester SDK, MuJoCo 시뮬레이터 평가 지원)

데이터 종류

실로봇(ALOHA)

데이터 규모

미공개

주요 데이터셋

자체 ALOHA 데이터(비공개)

태스크·평가

7개 dexterous 과제(lunch-box 지퍼 잠그기, 카드 뽑기, 샐러드 드레싱 붓기 등); 일반화·지시 추종에서 이전 최고 on-device 모델 대비 우위 주장(수치는 차트만); Franka FR3 접기·industrial belt assembly

로봇

ALOHA(학습); bi-arm Franka FR3, Apptronik Apollo 휴머노이드로 적응

추론

추론 장치·속도

로봇 온디바이스 로컬 실행(데이터 네트워크 불필요); 하드웨어·지연 수치 미공개

추론 메모리

미공개

가중치 bf16 (계산)

미공개

실행 위치

온보드

강화학습 · 베이스

강화학습

미공개 · 학습 방식 세부 미공개

베이스 제어

고정 · 베이스·보행 제어 없음 (양팔 조작 모델; Apollo 적응도 조작만)

비고

핵심 특징

데이터 네트워크 없이 로봇에서 로컬로 실행되도록 최소 연산을 목표로 설계했다. DeepMind가 파인튜닝용으로 처음 제공한 VLA로, 50~100 demos로 새 과제에 적응한다.

비고

블로그 게시 2025-06-24. 블로그에 파라미터·지연·하드웨어 수치 없음. 현재 모델 페이지의 'fewer than 200 examples'는 2026년 On-Device 2 문구라 이 모델 값이 아님. GR 1.5 보고서가 baseline으로 비교.

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