NVIDIA розширює портфель відкритих моделей для суверенного ШІ Європи

21 жовтня 2026 року NVIDIA оголосила про розширення сімейства відкритих моделей для мовних технологій, робототехніки, біології та квантових обчислень. Компанія позиціонує цей портфель як основу для суверенного інтелекту Європи. За даними NVIDIA, відкриті моделі дають організаціям основу, яку можна адаптувати за допомогою локальних даних і розгорнути на інфраструктурі, що перебуває під їхнім контролем. Це дає розробникам, дослідникам і підприємствам змогу створювати застосунки, пристосовані до місцевих мов і галузей.

Портфель охоплює нові моделі NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL і Nemotron 3.5 Bolt; нові моделі NVIDIA Nemotron Retriever для створення векторних подань, повторного ранжування та розбору документів; нову родину відкритих базових моделей і бібліотек NVIDIA Kumo для роботи зі структурованими бізнес-даними; світові моделі NVIDIA Cosmos 3.5; NVIDIA Alpamayo 2 Edge для автономних транспортних засобів; NVIDIA BioNeMo для охорони здоров’я та наукових відкриттів; і NVIDIA Ising для квантових обчислень.

Екосистема Nemotron і впровадження в корпоративному секторі

Лінійка Nemotron охоплює відкриті мовні моделі, а також набори даних і рецепти навчання для розробників агентів. За даними NVIDIA, моделі працюють і з текстом, і із зображеннями та мають допомагати агентам координувати робочі процеси, розв’язувати складні завдання й виконувати спеціалізовані завдання з меншими витратами. Моделі спираються на дані, дослідження та досвід, надані учасниками NVIDIA Nemotron Coalition, зокрема європейськими партнерами Black Forest Labs, H-Company і Mistral.

За даними NVIDIA, Dassault Systèmes, Domyn, Dream, клієнти Palantir, Salesforce, SAP, Shopify, Synopsys і WPP, а також постачальники професійних послуг Accenture та EY працюють із моделями й наборами даних Nemotron, щоб створювати власні моделі та розробляти агентів для конкретних галузей. Компанія також назвала партнерську екосистему з постобробки, яка адаптує Nemotron для спеціалізованих робочих навантажень: 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 і TNG.

Розширення портфеля відбулося після того, як 15 жовтня 2026 року NVIDIA випустила Nemotron 3.5 Super VL і крайові моделі Nemotron 3.5 Bolt, доповнивши сімейство моделлю «зір-мова» зі 120 мільярдами параметрів і двома варіантами Bolt, які можна розгортати локально.

Моделі Kumo для структурованих корпоративних даних

Лінійка Kumo охоплює відкриті базові моделі, бібліотеки й інструменти для роботи зі структурованими бізнес-даними. Їх можна використовувати для прогнозування результатів, виявлення ризику шахрайства та рекомендації наступних дій для агентів і застосунків. За словами NVIDIA, Kumo, створений у межах NVIDIA Agent Knowledge Foundation, має скоротити час до отримання прогнозу й усунути потребу розробляти окремий конвеєр машинного навчання для кожного завдання, зменшуючи витрати й складність.

До портфеля Kumo входить NVIDIA Kumo Structured із моделями для прогнозування на основі реляційних і табличних даних, прогнозування часових рядів і виявлення аномалій, а також NVIDIA Kumo Engine — відкрита бібліотека інструментів для розроблення й розгортання базових моделей структурованих даних. Розробники можуть почати з попередньо навчених моделей Kumo, а потім донавчити їх на власних даних, якщо критично важлива вища продуктивність.

За словами NVIDIA, Cognite, Coinbase, Databricks, DoorDash, Revolut і Tubi — серед перших компаній, які працюють із моделями Kumo, щоб прискорити розроблення; клієнти Snowflake вже використовують ці моделі в таких галузях, як реклама, енергетика, фінансові послуги й роздрібна торгівля.

Інструменти Cosmos і Alpamayo 2 Edge

Cosmos — сімейство відкритих базових моделей світу від NVIDIA, призначене для розробників роботів, автономних транспортних засобів і агентів комп’ютерного зору, що працюють у фізичному світі. Нові інструменти постобробки й оптимізації Cosmos мають поліпшити моделі світу, потребуючи менше обчислювальних ресурсів, а нові контрольні точки симуляції дають розробникам змогу оцінити поведінку в інтерактивних сценаріях водіння та маніпуляцій роботів до випробувань у реальних умовах.

NVIDIA також представила Cosmos Data Factory — набір типових рішень і базових навичок агентів для відбору, розмічання, генерування й оцінювання навчальних даних, що охоплюють сценарії водіння, дефекти товарів, аугментацію зображень і генерування подій. Розробники можуть запускати повні робочі процеси або вибирати окремі можливості, а агенти координуватимуть цей процес. За даними NVIDIA, Porsche спільно з Voxel51, ANYbotics спільно з Encord, Zalando, CEVA Logistics спільно з Sereact і Siemens використовують Cosmos Data Factory для створення навчальних наборів даних і підвищення точності моделей.

Для автономного водіння NVIDIA Alpamayo 2 Edge поєднує розуміння дорожньої ситуації в реальному часі та планування руху в компактній моделі міркування, яка працює безпосередньо в транспортному засобі. Модель розвиває базову архітектуру Cosmos 3 Edge, засновану на Nemotron, і оптимізована для платформи NVIDIA DRIVE AGX Thor; за словами NVIDIA, вона дає розробникам змогу впроваджувати передові функції водіння з меншими вимогами до обчислювальних ресурсів у транспортному засобі. Alpamayo 2 Edge можна буде завантажити на GitHub і Hugging Face пізніше, у жовтні 2026 року.

Моделі для проєктування білків і квантових обчислень

NVIDIA BioNeMo RFD4-Proteina — це відкрита модель для проєктування білків, розроблена NVIDIA та Baker Lab при Institute for Protein Design Університету Вашингтона. Вона генерує амінокислотні послідовності білків і їхні тривимірні структури, сприяючи дослідженням білків, які зв’язуються зі складними мішенями, утворюють комплексні структури або приєднуються до малих молекул. За даними NVIDIA, RFD4-Proteina демонструє провідні результати у виконанні понад 10 завдань із проєктування білків і генерує варіанти приблизно у 13 разів швидше за RFdiffusion3 у тестуванні білків завдовжки 200 амінокислот. За допомогою агентів дослідники можуть генерувати й оцінювати кандидатні варіанти відповідно до цілей проєктування та молекулярних обмежень, а потім вибирати, які з них перевірити в лабораторії.

NVIDIA Ising — це сімейство відкритих моделей, покликаних стати спільною розширюваною основою для квантових обчислень — від калібрування обладнання в реальному часі до корекції помилок у різних типах кубітів. IQM Quantum Computers використовує Ising для калібрування своїх квантових процесорів. За словами NVIDIA, ця робота демонструє, що спеціалізовані відкриті моделі для калібрування перевершують великі моделі загального призначення. SEEQC поєднує платформу NVIDIA NVQLink і моделі Ising зі своєю технологією Digital Link, щоб задовольнити вимоги до низької затримки під час корекції квантових помилок у реальному часі. AWS інтегрує сімейство Ising у AWS Parallel Computing Service, щоб дослідники могли розвивати ці моделі до їх розгортання, повідомила NVIDIA, зазначивши, що декодування зазвичай виконується на класичному обладнанні, розміщеному поруч із квантовим процесором, через вимоги до затримки.

Доступність

Nemotron 3.5 Super VL доступна на Hugging Face, ModelScope, OpenRouter і build.nvidia.com як мікросервіс NVIDIA NIM, а також через хмарних партнерів NVIDIA і партнерів у сфері донавчання та інференсу. Очікується, що модель Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB стане доступною 23 жовтня 2026 року.

Відкриті моделі Nemotron Retriever доступні на Hugging Face, на різних платформах партнерів, а також як мікросервіс NVIDIA NIM на build.nvidia.com. Відкриті моделі Kumo доступні на Hugging Face і пропонуються у вигляді мікросервісу NVIDIA NIM для продуктивного інференсу на build.nvidia.com. Cosmos доступна у відкритому доступі на Hugging Face і GitHub, а також через вибраних партнерів з інференсу.

Відкрита модель BioNeMo RFD4-Proteina доступна на build.nvidia.com як мікросервіс NVIDIA NIM, а також на GitHub і Hugging Face та через вибраних партнерів з інференсу. Ising доступна на GitHub, Hugging Face і build.nvidia.com.