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Gemini Robotics On-Device

Google DeepMind · 2025-06

VLA产业界模型未公开未公开

设计目标为最小算力，使其无需数据网络即可在机器人本地运行。

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论文

无论文 · 相关 Gemini Robotics: Bringing AI into the Physical World

概述

分类
产业界模型
类型
VLA
发布
2025-06
机构
Google DeepMind
权重公开
否
参数
未公开

架构

主干LLM
未公开 (Gemini Robotics系列轻量VLA)
视觉编码器
—
动作头
未公开 (未公开)
动作块
未公开
控制频率
未公开
架构原文摘要
未公开（仅介绍为Gemini Robotics系列轻量VLA）

训练

预训练加速器
未公开
预训练时长
未公开
预训练步数·批量
未公开
GPU·TPU-小时
未公开
微调
加速器·时间未公开(用50~100 demos适配；trusted tester SDK，支持MuJoCo模拟器评估)
数据类型
真实机器人(ALOHA)
数据规模
未公开
主要数据集
自有ALOHA数据(非公开)
任务·评估
7个dexterous任务(拉上lunch-box拉链、抽卡片、倒沙拉酱等)；声称在泛化·指令遵循上优于此前最佳on-device模型(数值仅见图表)；Franka FR3折叠·industrial belt assembly
机器人
ALOHA(训练)；适配到bi-arm Franka FR3、Apptronik Apollo人形机器人

推理

推理设备·速度
机器人端侧本地运行（无需数据网络）；硬件·延迟数值未公开
推理显存
未公开
权重 bf16（计算）
未公开
运行位置
机载

强化学习与底盘

强化学习
未公开 · 训练方式细节未公开
底盘控制
固定 · 无底盘·行走控制（双臂操作模型；Apollo适配也仅为操作）

备注

核心特点
设计目标为最小算力，使其无需数据网络即可在机器人本地运行。是DeepMind首个提供微调的VLA，以50~100 demos适应新任务。
备注
博客发布于2025-06-24。博客中无参数·延迟·硬件数值。当前模型页面的'fewer than 200 examples'是2026年On-Device 2的表述，并非该模型的数值。GR 1.5报告将其作为baseline进行比较。
核验
已确认

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