NVIDIA, Avrupa’nın Egemen Yapay Zekâsı İçin Açık Model Portföyünü Genişletiyor

NVIDIA, 21 Ekim 2026’da dil, robotik, biyoloji ve kuantum bilişimi alanlarını kapsayan açık model ailesini genişlettiğini duyurdu. Şirket, bu portföyü Avrupa’nın egemen yapay zekâ hedefi doğrultusunda konumlandırıyor. NVIDIA’ya göre açık modeller, kuruluşlara yerel verilerle özelleştirebilecekleri ve denetimleri altındaki altyapılarda kullanabilecekleri bir temel sunuyor. Böylece geliştiriciler, araştırmacılar ve işletmeler, yerel dillere ve sektörlere uyarlanmış uygulamalar geliştirebiliyor.

Portföyde yeni NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL ve Nemotron 3.5 Bolt modelleri; gömme, yeniden sıralama ve belge ayrıştırma için yeni NVIDIA Nemotron Retriever modelleri; yapılandırılmış iş verilerine yönelik yeni NVIDIA Kumo açık ağırlıklı temel modeller ve kütüphaneler ailesi; NVIDIA Cosmos 3.5 dünya modelleri; otonom araçlar için NVIDIA Alpamayo 2 Edge; sağlık ve bilimsel keşif için NVIDIA BioNeMo ve kuantum bilişimi için NVIDIA Ising yer alıyor.

Nemotron Ekosistemi ve Kurumsal Benimseme

Nemotron ürün ailesi, ajan geliştiren geliştiricilere açık dil modellerinin yanı sıra veri kümeleri ve eğitim tarifleri sunuyor. NVIDIA’ya göre modeller hem metinleri hem de görüntüleri işliyor; ajanların iş akışlarını koordine etmesine, karmaşık sorunları çözmesine ve uzmanlık gerektiren görevleri daha düşük maliyetle yerine getirmesine yardımcı olmayı amaçlıyor. Modeller, Avrupa’dan Black Forest Labs, H-Company ve Mistral’ın da aralarında bulunduğu NVIDIA Nemotron Coalition üyelerinin sağladığı verilerden, araştırmalardan ve uzmanlıktan yararlanıyor.

NVIDIA’ya göre Dassault Systèmes, Domyn, Dream, Palantir müşterileri, Salesforce, SAP, Shopify, Synopsys ve WPP’nin yanı sıra profesyonel hizmet sağlayıcıları Accenture ve EY, özel modeller oluşturmak ve alana özgü ajanlar geliştirmek için Nemotron modelleri ve veri kümeleriyle çalışıyor. Şirket ayrıca, Nemotron’u belirli alanlardaki iş yüklerine uyarlayan bir son eğitim iş ortağı ekosistemi açıkladı: 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 ve TNG.

Portföy genişlemesi, NVIDIA’nın 15 Ekim 2026’da Nemotron 3.5 Super VL ve Nemotron 3.5 Bolt uç modellerini piyasaya sürmesinin ardından geldi. Bu modellerle aileye 120 milyar parametreli bir görsel-dil modeli ve yerel olarak kullanılabilen iki Bolt çeşidi eklenmişti.

Yapılandırılmış Kurumsal Veriler İçin Kumo Modelleri

Kumo ürün ailesi; yapılandırılmış iş verilerine yönelik açık temel modellerden, kütüphanelerden ve araçlardan oluşuyor. Bu araçlar sonuçları tahmin etmek, dolandırıcılık riskini işaretlemek ve ajanlara ve uygulamalara sonraki adımları önermek için kullanılabiliyor. NVIDIA’ya göre, NVIDIA Agent Knowledge Foundation’ın bir parçası olan Kumo, tahmine ulaşma süresini kısaltmayı ve her görev için ayrı bir makine öğrenimi işlem hattı kurma gereğini ortadan kaldırarak maliyetleri ve karmaşıklığı azaltmayı amaçlıyor.

Kumo portföyünde ilişkisel ve tablo biçimindeki verilerde tahmin, öngörü ve anomali tespiti için modeller sunan NVIDIA Kumo Structured ile yapılandırılmış veri temel modelleri geliştirmeye ve kullanıma sunmaya yönelik açık bir kütüphane yığını olan NVIDIA Kumo Engine bulunuyor. Performansın kritik önem taşıdığı durumlarda geliştiriciler, önceden eğitilmiş Kumo modelleriyle işe başlayıp bunları daha sonra özel veriler üzerinde ince ayar yaparak uyarlayabiliyor.

NVIDIA’nın açıklamasına göre Cognite, Coinbase, Databricks, DoorDash, Revolut ve Tubi, geliştirmeyi hızlandırmak için Kumo modelleriyle çalışan ilk şirketler arasında yer alıyor. Snowflake müşterileri de reklamcılık, enerji, finansal hizmetler ve perakende gibi sektörlerde modelleri hâlihazırda kullanıyor.

Cosmos Araçları ve Alpamayo 2 Edge

NVIDIA’nın açık dünya temel modelleri ailesi Cosmos, fiziksel dünyada çalışan robotlar, otonom araçlar ve görsel ajanlar geliştiren geliştiricilere yönelik. Yeni Cosmos son eğitim ve optimizasyon araçları, dünya modellerini daha az hesaplama kaynağıyla iyileştirmeyi amaçlıyor. Yeni simülasyon kontrol noktaları ise geliştiricilerin gerçek dünyada testlere geçmeden önce etkileşimli sürüş ve robotik manipülasyon senaryolarındaki davranışları değerlendirmesine olanak tanıyor.

NVIDIA ayrıca sürüş senaryoları, ürün kusurları, görüntü zenginleştirme ve olay üretimini kapsayan eğitim verilerini düzenlemek, etiketlemek, oluşturmak ve değerlendirmek için tasarlanmış planlar ve temel ajan becerileri seti Cosmos Data Factory’yi tanıttı. Geliştiriciler tüm iş akışlarını çalıştırabilir veya tek tek özellikleri seçebilir; süreç, ajanlar tarafından koordine edilir. NVIDIA’ya göre Porsche, Voxel51 ile; ANYbotics, Encord ile; Zalando; CEVA Logistics, Sereact ile ve Siemens, eğitim veri kümeleri oluşturmak ve model hassasiyetini artırmak için Cosmos Data Factory’yi kullanıyor.

Otonom sürüş için NVIDIA Alpamayo 2 Edge, gerçek zamanlı çevre algılama ve hareket planlamayı doğrudan araçta çalışan kompakt bir akıl yürütme modelinde bir araya getiriyor. Model, Cosmos 3 Edge’in Nemotron tabanlı temelinden yararlanıyor ve NVIDIA DRIVE AGX Thor platformu için optimize edildi. NVIDIA, bunun geliştiricilerin araç içi hesaplama gereksinimlerini azaltarak gelişmiş sürüş özellikleri sunmasına olanak verdiğini belirtiyor. Alpamayo 2 Edge, Ekim 2026’nın ilerleyen günlerinde GitHub ve Hugging Face üzerinden indirilebilir olacak.

Protein Tasarımı ve Kuantum Modelleri

NVIDIA BioNeMo RFD4-Proteina, NVIDIA ve University of Washington bünyesindeki Protein Tasarımı Enstitüsü’nün Baker Lab ekibi tarafından geliştirilen, açık bir protein tasarımı modelidir. Protein dizileri ve üç boyutlu yapılar üretir; zor hedeflere bağlanan, karmaşık yapılar hâlinde bir araya gelen veya küçük moleküllere tutunan proteinler üzerine araştırmaları destekler. NVIDIA’nın bildirdiğine göre RFD4-Proteina, 10’dan fazla protein tasarımı görevinde öncü performans sergiliyor ve 200 amino asitli proteinler üzerinde yapılan bir kıyaslamada tasarımları RFdiffusion3’ten yaklaşık 13 kat daha hızlı üretiyor. Araştırmacılar, ajanlar aracılığıyla tasarım hedefleri ve moleküler kısıtlamalar doğrultusunda aday tasarımlar oluşturup değerlendirebiliyor, ardından laboratuvarda test edeceklerini seçebiliyor.

NVIDIA Ising, gerçek zamanlı donanım kalibrasyonundan farklı kübit türlerinde hata düzeltmeye kadar uzanan kuantum bilişim çalışmalarına yönelik, ortak ve genişletilebilir bir temel oluşturması amaçlanan açık modeller ailesidir. IQM Quantum Computers, kuantum işlemcilerini kalibre etmek için Ising’i kullanıyor. NVIDIA’ya göre bu çalışma, özelleştirilmiş açık kalibrasyon modellerinin büyük, genel amaçlı modellerden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koyuyor. SEEQC, gerçek zamanlı kuantum hata düzeltmenin düşük gecikme gereksinimlerini karşılamak için NVIDIA NVQLink platformunu ve Ising modellerini kendi Digital Link’iyle bir araya getiriyor. NVIDIA’nın belirttiğine göre AWS, araştırmacıların dağıtımdan önce modeller üzerinde çalışabilmesi için Ising ailesini AWS Parallel Computing Service’e entegre ediyor. Gecikme gereksinimleri nedeniyle kod çözme işlemi genellikle kuantum işlemcinin yanına yerleştirilmiş klasik donanımda gerçekleştiriliyor.

Kullanılabilirlik

Nemotron 3.5 Super VL, Hugging Face, ModelScope, OpenRouter ve build.nvidia.com’da NVIDIA NIM mikro hizmeti olarak, ayrıca NVIDIA’nın bulut, eğitim sonrası ve çıkarım ortakları aracılığıyla kullanılabiliyor. Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB modelinin 23 Ekim 2026’da kullanıma sunulması bekleniyor.

Nemotron Retriever açık modelleri Hugging Face’te, çeşitli iş ortağı platformlarında ve build.nvidia.com’da NVIDIA NIM mikro hizmeti olarak kullanılabiliyor. Kumo açık modelleri Hugging Face’te kullanılabiliyor ve üretim ortamında çıkarım için build.nvidia.com’da NVIDIA NIM mikro hizmeti olarak sunuluyor. Cosmos ise Hugging Face ve GitHub’da, ayrıca seçili çıkarım ortakları aracılığıyla açıkça kullanılabiliyor.

BioNeMo RFD4-Proteina açık modeli build.nvidia.com’da ve NVIDIA NIM mikro hizmeti olarak, ayrıca GitHub ve Hugging Face’te ve seçili çıkarım ortakları aracılığıyla kullanılabiliyor. Ising ise GitHub, Hugging Face ve build.nvidia.com’da kullanılabiliyor.