모두가 92%만 인용했다. 같은 표에는 36%와 32%도 있다.

Google DeepMind는 목요일 Gemini Robotics 2를 공개했습니다. 이는 세 개의 모델로, 처음으로 다리·몸통·팔·다관절 손까지 갖춘 완전한 휴머노이드를 분절된 이동·조작 스택이 아니라 하나의 정책 아래 제어합니다. DeepMind는 여기에 자사 헤드라인을 반박하는 점수표도 함께 공개했습니다.

표가 말하는 것

Inspire 손을 장착한 Apptronik의 Apollo에서는 선반에서 집기 76.3%, 탁자에서 집기 68.4%, 바닥에서 집기 45.7%였습니다. Sharpa 손을 장착한 경우에는 전구를 풀기 92%, 쓰레기봉투 묶기 44%, 지퍼백 닫기 40%, 전구 끼우기 36%, 쓰레받기로 쓸기 32%였습니다. 두 팔을 갖춘 Franka Duo 그리퍼 설정에서는 수치가 훨씬 높아져 정밀 삽입 89.6%, 도구 키팅 78.9%를 기록했습니다.

전해진 수치는 표에서 가장 좋은 칸이었다

거의 모든 보도는 92%의 전구 작업을 제목으로 삼았습니다. 그러나 역순 작업인 다시 끼우기는 36%입니다. 손재주 돌파구로 제시된 이 점수표는 정교한 모터 과제의 약 3분의 2에서 실패하는 시스템을 보여줍니다. DeepMind가 이런 수치를 아예 공개한 것은 이례적이며 평가할 만하지만, 유리한 수치만 인용하는 것은 그렇지 않습니다.

"사용 가능"이라는 표현이 크게 작동하고 있다

세 가지 모델이 출시됐지만, 모두 같은 방식으로 출시된 것은 아닙니다. 체화 추론 모델인 ER 2는 Gemini API와 AI Studio를 통한 공개 프리뷰로 제공되며, 로봇을 움직이지는 않습니다. 모터 명령을 생성하는 VLA model은 초기 액세스 파트너에게만 제공됩니다. On-Device 2는 Trusted Testers로 제한됩니다. Google의 파트너 목록 밖의 누구도 이번 결과를 만들어낸 그 시스템을 실행할 수 없습니다.

자율적이지만, 범위는 좁다

Google은 이 영상이 실시간이며 완전 자율 방식이라고 밝혔고, 이는 이 분야를 지배하는 원격조작 휴머노이드 시연과 뚜렷이 대비되며, 그 주장 자체는 사실입니다. 그러나 로봇들은 인간의 원격조작, 영상, 시뮬레이션을 통해 시연된 각 과제별로 훈련됐고, DeepMind도 시스템이 "범위를 벗어난 과제에 일반화하는 데 한계가 있다"고 인정합니다. 이는 일반적 능력이 아니라, 특별히 훈련된 과제의 자율 실행입니다. 한 가지 더 바로잡을 점은, 이번 보도에 붙은 Boston Dynamics 협업은 2026년 1월 5일 CES에서 발표됐다는 것입니다. 여기서 시연된 하드웨어는 Apptronik의 제품입니다.