SIMA 2: Универсальный воплощённый агент для виртуальных миров
SIMA 2: A Generalist Embodied Agent for Virtual Worlds
December 4, 2025
Авторы: 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
Аннотация
Мы представляем SIMA 2 — универсального воплощённого агента, который понимает и действует в широком спектре трёхмерных виртуальных миров. Построенный на базовой модели Gemini, SIMA 2 представляет собой значительный шаг к активному, целенаправленному взаимодействию в воплощённой среде. В отличие от предыдущих работ (например, SIMA 1), ограниченных простыми языковыми командами, SIMA 2 действует как интерактивный партнёр, способный рассуждать о высокоуровневых целях, общаться с пользователем и обрабатывать сложные инструкции, заданные с помощью языка и изображений. В разнообразном портфолио игр SIMA 2 существенно сокращает разрыв с человеческими показателями и демонстрирует robustную генерализацию в ранее невиданных средах, сохраняя при этом базовые способности модели к рассуждению. Кроме того, мы демонстрируем способность к открытому самообучению: используя Gemini для генерации задач и предоставления вознаграждений, SIMA 2 может автономно осваивать новые навыки с нуля в новой среде. Данная работа подтверждает путь к созданию универсальных и непрерывно обучающихся агентов как для виртуальных, так и, в конечном счёте, для физических миров.
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.