В демонстрации в игре No Man’s Sky агент описывал окружающую планету, распознавал маяк беды и определял дальнейшие шаги. В другой игре он объяснял свой выбор, после чего успешно нашёл нужную локацию. Марино также показал, как SIMA-2 понимает инструкции в виде эмодзи: «Ты дашь ему эмодзи топора и ёлки, и он срубит дерево».

С помощью Gemini агент способен исследовать фотореалистичные миры, созданные моделью Genie, распознавая и взаимодействуя с объектами, такими как скамейки, деревья и бабочки.

Самообучение SIMA-2 основано на создании новых задач и оценке результатов собственной инициативы: после перехода в новую среду агент запрашивает у Gemini набор задач и отдельную модель вознаграждения, чтобы оценить свои попытки. Используя эти данные, агент корректирует поведение, постепенно повышая эффективность, как человек, обучающийся на собственных ошибках, но с подкреплением, предоставляемым ИИ.

DeepMind рассматривает SIMA-2 как важный шаг к созданию роботов, способных выполнять широкий спектр задач в реальном мире. По словам Фредерика Бессе, «необходимо два компонента: высокоуровневое понимание мира и способность разрабатывать последовательные планы». Хотя точная дата интеграции SIMA-2 в физический мир пока неизвестна, открытая демонстрация показывает, что в ближайшие годы существует вероятность увидеть более автономные и гибкие системы, способные как к интеллектуальной адаптации, так и к практическому взаимодействию с окружающей средой.