NVIDIA mở rộng danh mục mô hình mở phục vụ AI có chủ quyền tại châu Âu

Ngày 21 tháng 10 năm 2026, NVIDIA công bố mở rộng dòng mô hình mở của mình, bao gồm các lĩnh vực ngôn ngữ, robot, sinh học và điện toán lượng tử. Công ty định hướng danh mục này phục vụ mục tiêu phát triển năng lực AI tự chủ của châu Âu. Theo NVIDIA, các mô hình mở cung cấp cho các tổ chức nền tảng để tùy chỉnh bằng dữ liệu địa phương và triển khai trên hạ tầng do họ kiểm soát, cho phép nhà phát triển, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp xây dựng ứng dụng phù hợp với ngôn ngữ và ngành nghề tại địa phương.

Danh mục này bao gồm các mô hình mới NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL và Nemotron 3.5 Bolt; các mô hình NVIDIA Nemotron Retriever mới phục vụ việc tạo vector nhúng, xếp hạng lại và phân tích cú pháp tài liệu; dòng mô hình nền tảng trọng số mở và thư viện mới NVIDIA Kumo dành cho dữ liệu doanh nghiệp có cấu trúc; các mô hình thế giới NVIDIA Cosmos 3.5; NVIDIA Alpamayo 2 Edge dành cho xe tự hành; NVIDIA BioNeMo phục vụ chăm sóc sức khỏe và khám phá khoa học; và NVIDIA Ising dành cho điện toán lượng tử.

Hệ sinh thái Nemotron và việc ứng dụng trong doanh nghiệp

Dòng Nemotron cung cấp các mô hình ngôn ngữ mở cùng bộ dữ liệu và công thức huấn luyện dành cho nhà phát triển xây dựng tác tử. Theo NVIDIA, các mô hình xử lý cả văn bản lẫn hình ảnh, đồng thời được thiết kế để giúp tác tử điều phối quy trình làm việc, giải quyết các vấn đề phức tạp và thực hiện những tác vụ chuyên biệt với chi phí thấp hơn. Các mô hình tận dụng dữ liệu, nghiên cứu và chuyên môn do các thành viên đóng góp thông qua NVIDIA Nemotron Coalition, trong đó có các đối tác châu Âu Black Forest Labs, H-Company và Mistral.

Theo NVIDIA, Dassault Systèmes, Domyn, Dream, các khách hàng của Palantir, Salesforce, SAP, Shopify, Synopsys và WPP, cùng các nhà cung cấp dịch vụ chuyên nghiệp Accenture và EY, đang làm việc với các mô hình và bộ dữ liệu Nemotron để tạo mô hình tùy chỉnh và xây dựng tác tử chuyên biệt theo lĩnh vực. Công ty cũng nêu tên các đối tác trong hệ sinh thái hậu huấn luyện đang tùy chỉnh Nemotron cho những khối lượng công việc chuyên biệt theo lĩnh vực: 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 và TNG.

Việc mở rộng danh mục diễn ra sau khi NVIDIA phát hành Nemotron 3.5 Super VL và các mô hình biên Nemotron 3.5 Bolt vào ngày 15 tháng 10 năm 2026, bổ sung một mô hình thị giác-ngôn ngữ có 120 tỷ tham số và hai biến thể Bolt có thể triển khai cục bộ vào dòng sản phẩm.

Các mô hình Kumo dành cho dữ liệu doanh nghiệp có cấu trúc

Dòng Kumo gồm các mô hình nền tảng mở, thư viện và công cụ hướng đến dữ liệu doanh nghiệp có cấu trúc, có thể được dùng để dự đoán kết quả, phát hiện nguy cơ gian lận và đề xuất hành động tiếp theo cho tác tử và ứng dụng. Theo NVIDIA, với vai trò là một phần của NVIDIA Agent Knowledge Foundation, Kumo được thiết kế để rút ngắn thời gian đưa ra dự đoán và loại bỏ nhu cầu xây dựng một quy trình máy học riêng cho từng tác vụ, qua đó giảm chi phí và độ phức tạp.

Danh mục Kumo gồm NVIDIA Kumo Structured, với các mô hình dự đoán quan hệ và dữ liệu dạng bảng, dự báo và phát hiện bất thường, cùng NVIDIA Kumo Engine, một bộ thư viện mã nguồn mở để phát triển và triển khai các mô hình nền tảng cho dữ liệu có cấu trúc. Nhà phát triển có thể bắt đầu với các mô hình Kumo được huấn luyện trước, sau đó tinh chỉnh chúng trên dữ liệu độc quyền khi hiệu suất cao hơn là yếu tố then chốt.

Theo NVIDIA, Cognite, Coinbase, Databricks, DoorDash, Revolut và Tubi là những đơn vị đầu tiên hợp tác với các mô hình Kumo để đẩy nhanh quá trình phát triển; khách hàng của Snowflake cũng đã sử dụng các mô hình này trong những ngành như quảng cáo, năng lượng, dịch vụ tài chính và bán lẻ.

Công cụ Cosmos và Alpamayo 2 Edge

Cosmos, dòng mô hình nền tảng thế giới mở của NVIDIA, hướng đến các nhà phát triển xây dựng robot, xe tự hành và tác tử thị giác hoạt động trong thế giới vật lý. Các công cụ hậu huấn luyện và tối ưu hóa Cosmos mới nhằm cải thiện mô hình thế giới với mức tài nguyên tính toán thấp hơn; các điểm kiểm tra mô phỏng mới cho phép nhà phát triển đánh giá hành vi trong những tình huống lái xe tương tác và thao tác robot trước khi thử nghiệm trong thực tế.

NVIDIA cũng giới thiệu Cosmos Data Factory, một bộ bản thiết kế và kỹ năng tác tử cốt lõi để tuyển chọn, gắn nhãn, tạo và đánh giá dữ liệu huấn luyện bao quát các tình huống lái xe, lỗi sản phẩm, tăng cường hình ảnh và tạo sự kiện. Nhà phát triển có thể chạy toàn bộ quy trình hoặc chọn từng chức năng riêng lẻ, với các tác tử điều phối quá trình. Theo NVIDIA, Porsche hợp tác với Voxel51, ANYbotics hợp tác với Encord, Zalando, CEVA Logistics hợp tác với Sereact và Siemens đang sử dụng Cosmos Data Factory để tạo bộ dữ liệu huấn luyện và cải thiện độ chính xác của mô hình.

Trong lĩnh vực lái xe tự hành, NVIDIA Alpamayo 2 Edge tích hợp khả năng hiểu tình huống theo thời gian thực và lập kế hoạch chuyển động trong một mô hình suy luận nhỏ gọn, chạy trực tiếp trên xe. Mô hình này được xây dựng trên nền tảng của Cosmos 3 Edge dựa trên Nemotron và được tối ưu hóa cho nền tảng NVIDIA DRIVE AGX Thor; theo NVIDIA, mô hình giúp nhà phát triển triển khai các tính năng lái xe tiên tiến với yêu cầu năng lực tính toán trên xe thấp hơn. Alpamayo 2 Edge sẽ có thể tải xuống trên GitHub và Hugging Face vào cuối tháng 10 năm 2026.

Mô hình thiết kế protein và mô hình lượng tử

NVIDIA BioNeMo RFD4-Proteina là mô hình thiết kế protein mã nguồn mở do NVIDIA và Baker Lab thuộc Institute for Protein Design của University of Washington phát triển. Mô hình tạo ra các trình tự protein và cấu trúc ba chiều, hỗ trợ nghiên cứu các protein có khả năng liên kết với những mục tiêu khó, lắp ráp thành cấu trúc phức tạp hoặc gắn với các phân tử nhỏ. NVIDIA cho biết RFD4-Proteina đạt hiệu suất hàng đầu trong hơn 10 tác vụ thiết kế protein và tạo ra các thiết kế nhanh hơn khoảng 13 lần so với RFdiffusion3 trong một phép thử chuẩn với protein gồm 200 axit amin. Thông qua các tác nhân, nhà nghiên cứu có thể tạo và đánh giá các thiết kế tiềm năng dựa trên mục tiêu thiết kế và các ràng buộc phân tử, trước khi chọn những thiết kế sẽ được thử nghiệm trong phòng thí nghiệm.

NVIDIA Ising là một họ mô hình mở được thiết kế làm nền tảng chung, có khả năng mở rộng cho các công việc điện toán lượng tử, từ hiệu chuẩn phần cứng theo thời gian thực đến sửa lỗi trên nhiều loại qubit khác nhau. IQM Quantum Computers đang sử dụng Ising để hiệu chuẩn các bộ xử lý lượng tử của mình; theo NVIDIA, công việc này cho thấy các mô hình hiệu chuẩn mở chuyên biệt vượt trội hơn các mô hình lớn đa dụng. SEEQC đang kết hợp nền tảng NVIDIA NVQLink và các mô hình Ising với Digital Link của mình để đáp ứng yêu cầu độ trễ thấp của hoạt động sửa lỗi lượng tử theo thời gian thực. NVIDIA cho biết AWS đang tích hợp họ mô hình Ising vào AWS Parallel Computing Service để các nhà nghiên cứu có thể phát triển dựa trên những mô hình này trước khi triển khai, đồng thời lưu ý rằng việc giải mã thường được thực hiện trên phần cứng cổ điển đặt cùng vị trí với bộ xử lý lượng tử do yêu cầu về độ trễ.

Tình trạng cung cấp

Nemotron 3.5 Super VL có mặt trên Hugging Face, ModelScope, OpenRouter và build.nvidia.com dưới dạng vi dịch vụ NVIDIA NIM, cũng như thông qua các đối tác đám mây, hậu huấn luyện và suy luận của NVIDIA. Mô hình Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB dự kiến sẽ có mặt vào ngày 23 tháng 10 năm 2026.

Các mô hình mở Nemotron Retriever có mặt trên Hugging Face, nhiều nền tảng đối tác và dưới dạng vi dịch vụ NVIDIA NIM trên build.nvidia.com. Các mô hình mở Kumo có mặt trên Hugging Face và được cung cấp dưới dạng vi dịch vụ NVIDIA NIM để suy luận trong môi trường sản xuất trên build.nvidia.com. Cosmos được cung cấp công khai trên Hugging Face và GitHub, cũng như thông qua một số đối tác suy luận được lựa chọn.

Mô hình mở BioNeMo RFD4-Proteina có mặt trên build.nvidia.com dưới dạng vi dịch vụ NVIDIA NIM, cũng như trên GitHub, Hugging Face và thông qua một số đối tác suy luận được lựa chọn. Ising có mặt trên GitHub, Hugging Face và build.nvidia.com.