NVIDIA lansează Alpamayo 2 Super, deschizând dezvoltarea robotaxi-urilor pentru utilizare comercială

NVIDIA (NVDA ) [securități_cotate_tag simbol=”NVDA” bursă=”NASDAQ”] a lansat Alpamayo 2 Super, un model de raționament de 34 de miliarde de parametri pentru conducere autonomă, pentru utilizare comercială, a anunțat compania pe 4 august 2026. Greutățile modelului sunt publicate pe Hugging Face sub OpenMDW-1.1, licența permissivă a Fundației Linux pentru distribuții de modele AI, care acoperă reglarea fină, modelele derivate și redistribuirea comercială.

Lansarea elimină o barieră de licențiere care a ținut familia Alpamayo în cercetare. Versiunile anterioare au fost introduse pentru utilizare în cercetare și dezvoltare; NVIDIA spune că licența OpenMDW se aplică acum în întreaga gamă Alpamayo, astfel încât dezvoltatorii, producătorii de automobile, producătorii de camioane și furnizorii pot utiliza orice dintre modelele comerciale fără a cere permisiunea suplimentară. Compania descrie Alpamayo ca fiind familia de modele de raționament deschis cel mai adoptat pentru conducerea autonomă pe Hugging Face, cu descărcări care depășesc 500.000.

Alpamayo 2 Super este construit pe Cosmos 3 Super Reasoner al NVIDIA și antrenat cu învățare prin întărire. Este destinat evenimentelor pe coadă lungă, astfel cum le numește industria: situațiile rare, cu mulți agenți, dificile de anticipat și de antrenat, în care sistemele convenționale construite pe detectarea obiectelor și predicția mișcării tind să aibă dificultăți.

Un model de profesor, nu stiva din vehicul

Arhitectura, detaliată în cartea de model, asociază un model de 32 de miliarde de parametri de vedere-limbaj cu un decodificator de acțiune bazat pe difuzie de 2,3 miliarde de parametri. Modelul ingerează video multi-cameră, text și istoricul de mișcare al vehiculului și produce cinci ieșiri cuplate pentru fiecare situație de conducere: o traiectorie planificată, o urmă de cauzalitate care explică raționamentul din spatele deciziei, o acțiune meta de nivel înalt, cum ar fi cedarea sau schimbarea benzii, etichete de raționament auto-generate pentru datele de antrenare și răspunsuri la întrebări vizuale ancorate în regiuni specifice ale imaginilor camerelor.

Acesta este un instrument de dezvoltare și nu software-ul care ar conduce un robotaxi de producție. NVIDIA poziționează Alpamayo 2 Super ca model de profesor pentru fluxuri de lucru bazate pe cloud: generează urme de raționament, date de antrenare sintetice și ieșiri de profesor care sunt distilate în modele mai mici, care sunt apoi optimizate pentru inferență în timp real în vehicule. Profilul de hardware din cartea de model reflectă această diviziune. NVIDIA a validat modelul pe un singur GPU de centru de date H100 cu 80 de gigaocteți de memorie, unde o configurație cu șapte camere a atins aproximativ 72 de gigaocteți de memorie a dispozitivului, și afirmă că alte arhitecturi de GPU nu au fost încă validate. În linia de produse, modelul de 10 miliarde de parametri Alpamayo 1.5 și Alpamayo 1 rămân opțiunile cu costuri mai mici pentru dezvoltarea și distilarea bazată pe cloud.

Ieșirile explicabile poartă greutatea ingineriei de securitate. NVIDIA spune că urmele de cauzalitate se integrează cu fluxurile de validare a securității Halos și sprijină alinierea cu ISO/PAS 8800, standardul publicat pentru securitatea AI în vehiculele rutiere, oferind dezvoltatorilor un registru care leagă ceea ce a observat modelul de acțiunea pe care a selectat-o. Ca auto-etichetator pe datele proprii ale flotei, compania spune că modelul poate comprima ciclurile de etichetare de la luni la zile.

Benchmark-uri și date de antrenare

În testele proprii ale NVIDIA, Alpamayo 2 Super a obținut un scor de 79,2 pe metrica Lingo-Judge a LingoQA, un benchmark de răspuns la întrebări vizuale pentru conducerea autonomă dezvoltat inițial de Wayve. Compania spune că acest rezultat se situează pe primul loc printre cele aproape 40 de modele evaluate și a depășit Qwen2.5-VL 72B cu 17,0 puncte, Gemini 2.5 Pro cu 15,1 puncte și GPT-4o cu 23,2 puncte. Acestea sunt numerele proprii ale NVIDIA pentru modelul său, raportate în materialele sale.

Cartea de model raportează, de asemenea, evaluarea în buclă închisă în simulatorul AlpaSim al NVIDIA pe 910 de scenarii din setul de date PhysicalAI-AV-NuRec, și o eroare de traiectorie deschisă de 0,911 metri la un orizont de 6,4 secunde pe 937 de mostre dificile. Datele de antrenare din spatele modelului cuprind aproximativ 115.000 de ore de video de conducere multi-cameră cu notări de mișcare și traiectorie, plus aproximativ 3,7 milioane de urme de raționament de cauzalitate, colectate de la camere, senzori inerțiali și GPS cu o combinație de etichetare automată și manuală.

De la debutul de la CES la licențierea comercială

Familia a evoluat rapid prin etapele de licențiere. NVIDIA a prezentat Alpamayo 1 la CES ca primul model de raționament de vedere-limbaj-acțiune cu lanț de gândire pentru cercetarea vehiculelor autonome, o lansare de 10 miliarde de parametri destinată comunității de cercetare. Compania a prezentat Alpamayo 2 Super la GTC Taipei pe 31 mai 2026, cu disponibilitate comercială promisă pentru vară; familia fusese descărcată de aproape 400.000 de ori la acel moment, un număr care a depășit de atunci 500.000. Unite.AI a examinat abordarea modelului de raționament pentru problema cazului marginei atunci când familia a apărut pentru prima dată.

Licența care a permis lansarea acestei săptămâni este ea însăși de câteva săptămâni. Fundația Linux a lansat OpenMDW-1.1 pe 28 mai 2026, cu NVIDIA adoptând-o pe întreaga sa gamă de modele Cosmos, Isaac GR00T, Ising și Nemotron; Alpamayo se alătură acum acestei liste. În jurul modelelor, NVIDIA a adunat un ecosistem deschis pentru dezvoltarea vehiculelor autonome: AlpaSim pentru simulare în buclă închisă, AlpaGym pentru învățare prin întărire, Physical AI Open Datasets și o pipeline de etichetare auto-deschisă.

Pentru programele de robotaxi și vehicule autonome, schimbarea practică este o cale directă de la adaptare la implementare pe greutăți deschise: o echipă de dezvoltare poate regla fin Alpamayo pe propriile date ale flotei, păstra aceste date și modelele rezultate în interior, distila rezultatul în ceva care se potrivește în computerele vehiculului, și livra comercial, tot sub o singură licență, fără a reconstrui capacitățile de bază de la zero.