SIMA 2: Een Generalistische Belichaamde Agent voor Virtuele Werelden
SIMA 2: A Generalist Embodied Agent for Virtual Worlds
December 4, 2025
Auteurs: SIMA team, Adrian Bolton, Alexander Lerchner, Alexandra Cordell, Alexandre Moufarek, Andrew Bolt, Andrew Lampinen, Anna Mitenkova, Arne Olav Hallingstad, Bojan Vujatovic, Bonnie Li, Cong Lu, Daan Wierstra, Daniel P. Sawyer, Daniel Slater, David Reichert, Davide Vercelli, Demis Hassabis, Drew A. Hudson, Duncan Williams, Ed Hirst, Fabio Pardo, Felix Hill, Frederic Besse, Hannah Openshaw, Harris Chan, Hubert Soyer, Jane X. Wang, Jeff Clune, John Agapiou, John Reid, Joseph Marino, Junkyung Kim, Karol Gregor, Kaustubh Sridhar, Kay McKinney, Laura Kampis, Lei M. Zhang, Loic Matthey, Luyu Wang, Maria Abi Raad, Maria Loks-Thompson, Martin Engelcke, Matija Kecman, Matthew Jackson, Maxime Gazeau, Ollie Purkiss, Oscar Knagg, Peter Stys, Piermaria Mendolicchio, Raia Hadsell, Rosemary Ke, Ryan Faulkner, Sarah Chakera, Satinder Singh Baveja, Shane Legg, Sheleem Kashem, Tayfun Terzi, Thomas Keck, Tim Harley, Tim Scholtes, Tyson Roberts, Volodymyr Mnih, Yulan Liu, Zhengdong Wang, Zoubin Ghahramani
cs.AI
Samenvatting
Wij introduceren SIMA 2, een generalistische, belichaamde agent die een breed scala aan 3D-virtuele werelden begrijpt en hierin handelt. Gebouwd op een Gemini-foundationmodel, vertegenwoordigt SIMA 2 een significante stap in de richting van actieve, doelgerichte interactie binnen een belichaamde omgeving. In tegenstelling tot eerder werk (bijvoorbeeld SIMA 1), dat beperkt was tot eenvoudige taalcommando's, fungeert SIMA 2 als een interactieve partner die in staat is om te redeneren over hoogwaardige doelen, te converseren met de gebruiker en complexe instructies, gegeven via taal en afbeeldingen, te verwerken. Over een diverse portefeuille van games heen, overbrugt SIMA 2 de kloof met menselijke prestaties aanzienlijk en toont het robuuste generalisatie naar voorheen onbekende omgevingen, allemaal terwijl de kernredeneercapaciteiten van het basismodel behouden blijven. Verder demonstreren we een vermogen tot open-einde zelfverbetering: door gebruik te maken van Gemini om taken te genereren en beloningen te verstrekken, kan SIMA 2 autonoom nieuwe vaardigheden vanaf nul aanleren in een nieuwe omgeving. Dit werk bevestigt een pad naar het creëren van veelzijdige en continu lerende agenten voor zowel virtuele als, uiteindelijk, fysieke werelden.
English
We introduce SIMA 2, a generalist embodied agent that understands and acts in a wide variety of 3D virtual worlds. Built upon a Gemini foundation model, SIMA 2 represents a significant step toward active, goal-directed interaction within an embodied environment. Unlike prior work (e.g., SIMA 1) limited to simple language commands, SIMA 2 acts as an interactive partner, capable of reasoning about high-level goals, conversing with the user, and handling complex instructions given through language and images. Across a diverse portfolio of games, SIMA 2 substantially closes the gap with human performance and demonstrates robust generalization to previously unseen environments, all while retaining the base model's core reasoning capabilities. Furthermore, we demonstrate a capacity for open-ended self-improvement: by leveraging Gemini to generate tasks and provide rewards, SIMA 2 can autonomously learn new skills from scratch in a new environment. This work validates a path toward creating versatile and continuously learning agents for both virtual and, eventually, physical worlds.