NVIDIA erweitert sein Portfolio offener Modelle für souveräne KI in Europa

NVIDIA kündigte am 21. Oktober 2026 eine Erweiterung seiner Familie offener Modelle aus den Bereichen Sprache, Robotik, Biologie und Quantencomputing an. Das Unternehmen richtet sein Portfolio auf Europas souveräne Intelligenz aus. Laut NVIDIA bieten die offenen Modelle Organisationen eine Grundlage, die sie mit lokalen Daten anpassen und auf einer von ihnen kontrollierten Infrastruktur bereitstellen können. So können Entwickler, Forschende und Unternehmen Anwendungen entwickeln, die auf lokale Sprachen und Branchen zugeschnitten sind.

Das Portfolio umfasst die neuen Modelle NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL und Nemotron 3.5 Bolt; neue NVIDIA Nemotron Retriever-Modelle für Einbettungen, erneutes Ranking und die Dokumentenverarbeitung; die neue Familie offener Basismodelle mit offenen Gewichten und Bibliotheken von NVIDIA Kumo für strukturierte Geschäftsdaten; NVIDIA Cosmos 3.5-Weltmodelle; NVIDIA Alpamayo 2 Edge für autonome Fahrzeuge; NVIDIA BioNeMo für das Gesundheitswesen und wissenschaftliche Entdeckungen sowie NVIDIA Ising für Quantencomputing.

Nemotron-Ökosystem und Einsatz in Unternehmen

Die Nemotron-Modellreihe umfasst offene Sprachmodelle sowie Datensätze und Trainingsrezepte für Entwickler, die Agenten entwickeln. Laut NVIDIA verarbeiten die Modelle sowohl Text als auch Bilder und sollen Agenten dabei unterstützen, Arbeitsabläufe zu koordinieren, komplexe Probleme zu bearbeiten und spezialisierte Aufgaben kostengünstiger auszuführen. Die Modelle stützen sich auf Daten, Forschung und Fachwissen, die über die NVIDIA Nemotron Coalition beigesteuert wurden, darunter von den europäischen Partnern Black Forest Labs, H-Company und Mistral.

Laut NVIDIA arbeiten Dassault Systèmes, Domyn, Dream, Kunden von Palantir, Salesforce, SAP, Shopify, Synopsys und WPP sowie die Dienstleister Accenture und EY mit Nemotron-Modellen und -Datensätzen, um maßgeschneiderte Modelle zu erstellen und domänenspezifische Agenten zu entwickeln. Das Unternehmen nannte außerdem ein Partner-Ökosystem für das Post-Training, das Nemotron für domänenspezifische Arbeitslasten anpasst: AfterQuery, AgileRL, AI21, Alice, Applied Compute, Baseten, CoreWeave, Distil Labs, EON, Fastino, Fireworks, Google Cloud, Mercor, Multiverse Computing, Nebius, Handshake AI, Plurai, Prime Intellect, River.AI, Scale AI, Trajectory und TNG.

Die Erweiterung des Portfolios folgt auf die am 15. Oktober 2026 erfolgte Veröffentlichung von Nemotron 3.5 Super VL und den Edge-Modellen Nemotron 3.5 Bolt durch NVIDIA. Damit kamen ein Vision-Sprachmodell mit 120 Milliarden Parametern und zwei lokal bereitstellbare Bolt-Varianten zur Modellfamilie hinzu.

Kumo-Modelle für strukturierte Unternehmensdaten

Die Kumo-Reihe umfasst offene Basismodelle, Bibliotheken und Tools für strukturierte Unternehmensdaten. Sie können dazu dienen, Ergebnisse vorherzusagen, Betrugsrisiken zu erkennen und Agenten und Anwendungen nächste Schritte vorzuschlagen. Als Teil der NVIDIA Agent Knowledge Foundation soll Kumo die Zeit bis zu einer Vorhersage verkürzen und den Aufbau einer separaten Machine-Learning-Pipeline für jede einzelne Aufgabe überflüssig machen, wodurch Kosten und Komplexität sinken, so NVIDIA.

Zum Kumo-Portfolio gehören NVIDIA Kumo Structured mit Modellen für Vorhersagen bei relationalen und tabellarischen Daten, Prognosen und Anomalieerkennung sowie NVIDIA Kumo Engine, ein offener Bibliotheks-Stack zur Entwicklung und Bereitstellung von Basismodellen für strukturierte Daten. Entwickler können mit vortrainierten Kumo-Modellen beginnen und diese anschließend mit proprietären Daten feinabstimmen, wenn eine höhere Leistung entscheidend ist.

Cognite, Coinbase, Databricks, DoorDash, Revolut und Tubi gehören zu den ersten Unternehmen, die laut NVIDIA mit Kumo-Modellen arbeiten, um die Entwicklung zu beschleunigen. Snowflake-Kunden setzen die Modelle bereits in Branchen wie Werbung, Energie, Finanzdienstleistungen und Einzelhandel ein.

Cosmos-Tools und Alpamayo 2 Edge

Cosmos, NVIDIAs Familie offener Welt-Grundlagenmodelle, richtet sich an Entwickler, die Roboter, autonome Fahrzeuge und Vision-Agenten für den Einsatz in der realen Welt entwickeln. Die neuen Tools für das Post-Training und die Optimierung von Cosmos sollen Weltmodelle mit geringerem Rechenaufwand verbessern. Neue Simulationsprüfpunkte ermöglichen es Entwicklern, das Verhalten in interaktiven Szenarien für autonomes Fahren und robotische Manipulation zu bewerten, bevor Tests in der realen Welt stattfinden.

NVIDIA stellte außerdem Cosmos Data Factory vor: eine Sammlung von Vorlagen und grundlegenden Agentenfähigkeiten zum Kuratieren, Kennzeichnen, Erzeugen und Bewerten von Trainingsdaten zu Fahrszenarien, Produktfehlern, Bilderweiterung und Ereigniserzeugung. Entwickler können vollständige Arbeitsabläufe ausführen oder einzelne Funktionen auswählen; Agenten koordinieren dabei den Prozess. Porsche mit Voxel51, ANYbotics mit Encord, Zalando, CEVA Logistics mit Sereact und Siemens nutzen Cosmos Data Factory laut NVIDIA, um Trainingsdatensätze zu erstellen und die Modellgenauigkeit zu verbessern.

Für autonomes Fahren vereint NVIDIA Alpamayo 2 Edge Echtzeit-Szenenverständnis und Bewegungsplanung in einem kompakten Schlussfolgerungsmodell, das direkt im Fahrzeug ausgeführt wird. Das Modell baut auf der Nemotron-basierten Grundlage von Cosmos 3 Edge auf und ist für die Plattform NVIDIA DRIVE AGX Thor optimiert. Laut NVIDIA können Entwickler damit fortschrittliche Fahrfunktionen mit geringerem Rechenbedarf im Fahrzeug bereitstellen. Alpamayo 2 Edge wird später im Oktober 2026 auf GitHub und Hugging Face zum Download verfügbar sein.

Modelle für Proteindesign und Quantencomputing

NVIDIA BioNeMo RFD4-Proteina ist ein offenes Modell für das Proteindesign, das von NVIDIA und dem Baker Lab am Institute for Protein Design der University of Washington entwickelt wurde. Es erzeugt Proteinsequenzen und dreidimensionale Strukturen und unterstützt damit die Forschung an Proteinen, die schwierige Zielstrukturen binden, sich zu komplexen Strukturen zusammenfügen oder an kleine Moleküle binden. NVIDIA zufolge erzielt RFD4-Proteina bei mehr als 10 Aufgaben im Proteindesign Spitzenleistungen und erzeugt Designs in einem Benchmark mit Proteinen aus 200 Aminosäuren etwa 13-mal schneller als RFdiffusion3. Mithilfe von Agenten können Forschende mögliche Designs anhand von Designzielen und molekularen Einschränkungen erstellen und bewerten, bevor sie auswählen, welche davon im Labor getestet werden sollen.

NVIDIA Ising ist eine Familie offener Modelle, die als gemeinsame, erweiterbare Grundlage für Arbeiten im Bereich Quantencomputing dienen soll. Sie deckt den gesamten Bereich von der Echtzeit-Hardwarekalibrierung bis zur Fehlerkorrektur bei verschiedenen Qubit-Modalitäten ab. IQM Quantum Computers nutzt Ising zur Kalibrierung seiner Quantenprozessoren. NVIDIA zufolge zeigt diese Arbeit, dass spezialisierte offene Kalibrierungsmodelle große Allzweckmodelle übertreffen. SEEQC kombiniert die NVIDIA-NVQLink-Plattform und Ising-Modelle mit seinem Digital Link, um die Anforderungen der Echtzeit-Quantenfehlerkorrektur an geringe Latenz zu erfüllen. AWS integriert die Ising-Familie in den AWS Parallel Computing Service, damit Forschende auf den Modellen aufbauen können, bevor diese bereitgestellt werden. Dabei wies NVIDIA darauf hin, dass die Dekodierung aufgrund der Latenzanforderungen üblicherweise auf klassischer Hardware erfolgt, die sich am selben Standort wie der Quantenprozessor befindet.

Verfügbarkeit

Nemotron 3.5 Super VL ist auf Hugging Face, ModelScope, OpenRouter und build.nvidia.com als NVIDIA-NIM-Microservice sowie über NVIDIA-Cloud-, Nachtrainings- und Inferenzpartner verfügbar. Das Modell Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB soll am 23. Oktober 2026 verfügbar sein.

Die offenen Nemotron-Retriever-Modelle sind auf Hugging Face, verschiedenen Plattformen von Partnern und als NVIDIA-NIM-Microservice auf build.nvidia.com verfügbar. Die offenen Kumo-Modelle sind auf Hugging Face verfügbar und für die Inferenz in Produktivumgebungen als NVIDIA-NIM-Microservice auf build.nvidia.com erhältlich. Cosmos ist offen auf Hugging Face und GitHub sowie über ausgewählte Inferenzpartner verfügbar.

Das offene Modell BioNeMo RFD4-Proteina ist auf build.nvidia.com, als NVIDIA-NIM-Microservice, auf GitHub und Hugging Face sowie über ausgewählte Inferenzpartner verfügbar. Ising ist auf GitHub, Hugging Face und build.nvidia.com verfügbar.