توسّع NVIDIA محفظة نماذجها المفتوحة، مضيفةً نماذج Kumo للبيانات المنظمة في قطاع الأعمال، ونماذج وأدوات جديدة من Nemotron تغطي الروبوتات وتصميم البروتينات والحوسبة الكمومية. ويمنح هذا التوسع في نماذج NVIDIA المفتوحة، الذي كُشف عنه بالتفصيل في 21 أكتوبر 2026، المؤسسات أساسًا يمكنها تخصيصه ببياناتها المحلية ونشره على بنى تحتية تتحكم فيها. وأصبحت معظم العروض المعلنة متاحة، بينما يُتوقع طرح Nemotron 3.5 Bolt في 23 أكتوبر، ومن المقرر إطلاق Alpamayo 2 Edge في وقت لاحق من هذا الشهر.
أبرز النقاط
- تضيف Kumo إمكانات التنبؤ والتقدير ومخاطر الاحتيال للبيانات المؤسسية المنظمة، ومن بين أوائل المؤسسات التي تعمل بها Coinbase وRevolut وDatabricks.
- يتجاوز التوسع نماذج اللغة ليشمل تدريب الروبوتات، والاستدلال على متن المركبات، وتصميم البروتينات، ومعايرة العتاد الكمومي.
- يختلف توافر النماذج ضمن المحفظة: إذ يمكن الوصول الآن إلى عدة عائلات من النماذج، لكن Nemotron 3.5 Bolt وAlpamayo 2 Edge لم يُطرحا بعد.
جدول المحتويات
- ما الذي تتيحه نماذج NVIDIA المفتوحة للمؤسسات لتخصيصه
- تستهدف Kumo استخلاص التوقعات من بيانات الأعمال
- تركز أدوات الروبوتات على التدريب قبل النشر
- تتناول النماذج العلمية تصميم البروتينات والأنظمة الكمومية
- ما المتاح الآن وما لا يزال مخططًا له
- الخلاصة
ما الذي تتيحه نماذج NVIDIA المفتوحة للمؤسسات لتخصيصه
يركز هذا التوسع على تزويد المطورين بنماذج يمكنهم تكييفها مع لغاتهم ومعارفهم ومتطلبات قطاعاتهم، بدلًا من استخدام نظام عام الغرض فحسب. وتصف NVIDIA هذه المحفظة بأنها أساس لتطبيقات تستطيع المؤسسات تشغيلها على بنى تحتية تقع تحت سيطرتها.
توفر Nemotron نماذج لغة ومجموعات بيانات ووصفات تدريب لوكلاء يتعاملون مع النصوص والصور. وتشمل الإضافات المعلنة Nemotron 3.5 Super VL وNemotron 3.5 Bolt، إلى جانب نماذج Retriever للتضمين وإعادة الترتيب وتحليل المستندات. وتتناول هذه النماذج مجتمعةً قدرات الوكلاء، وكذلك العمل اللازم لجعل مستندات المؤسسات قابلة للاستخدام من جانب تلك الأنظمة.
وتذكر الشركة أن Dassault Systèmes وSAP وSalesforce وShopify وSynopsys وWPP من بين المؤسسات التي تعمل بنماذج Nemotron ومجموعات بياناتها لتطوير نماذج مخصصة ووكلاء متخصصين في مجالات محددة. كما تشارك Accenture وEY في هذا العمل. وتُعرض هذه المبادرات بوصفها جهود تطوير، لا دليلًا على أن كل جهة مشاركة أتمت النشر في بيئة الإنتاج.
ويشمل المساهمون الأوروبيون في ائتلاف NVIDIA Nemotron كلًا من Black Forest Labs وH-Company وMistral. ووفقًا لـNVIDIA، تُسهم بياناتهم وأبحاثهم وخبراتهم في تأسيس نماذج Nemotron.
| العنصر | التفاصيل |
|---|---|
| Nemotron 3.5 Super VL | متاح عبر Hugging Face وModelScope وOpenRouter وNVIDIA NIM والشركاء. |
| Nemotron 3.5 Bolt | يُتوقع أن يصبح متاحًا في 23 أكتوبر. |
| Nemotron Retriever | متاح عبر Hugging Face ومنصات الشركاء وNVIDIA NIM، لأغراض التضمين وإعادة الترتيب وتحليل المستندات. |
| Kumo | متاح على Hugging Face، ومتاح أيضًا في صورة خدمة مصغرة من NVIDIA NIM للاستدلال في بيئة الإنتاج. |
| Cosmos | متاح بصورة مفتوحة على Hugging Face وGitHub، وكذلك عبر شركاء استدلال مختارين. |
| Alpamayo 2 Edge | من المقرر إتاحته للتنزيل على GitHub وHugging Face في وقت لاحق من أكتوبر. |
| BioNeMo RFD4-Proteina | متاح عبر منصة المطورين التابعة لـNVIDIA وNVIDIA NIM وGitHub وHugging Face وشركاء استدلال مختارين. |
| Ising | متاح على GitHub وHugging Face ومنصة المطورين التابعة لـNVIDIA. |
تستهدف Kumo استخلاص التوقعات من بيانات الأعمال
تُعد Kumo الإضافة الأكثر تركيزًا بصورة مباشرة على بيانات الأعمال. وقد صُممت نماذج الأساس ذات الأوزان المفتوحة ومكتباتها وأدواتها لمساعدة التطبيقات على توقع النتائج وتقييم مخاطر الاحتيال والتوصية بالإجراءات استنادًا إلى المعلومات المنظمة.
ويتمثل التغيير العملي الذي تصفه NVIDIA في الحد من الحاجة إلى بناء مسار منفصل للتعلم الآلي لكل مهمة تنبؤ. إذ يستطيع المطورون البدء بنماذج مدرّبة مسبقًا، ثم ضبطها بدقة على بيانات مملوكة لهم عندما يتطلب عبء العمل أداءً أعلى.
تغطي Kumo Structured التنبؤ بالبيانات العلائقية والجدولية، والتقدير، واكتشاف الحالات الشاذة. أما Kumo Engine فتقدم مجموعة المكتبات المفتوحة لتطوير نماذج أساس للبيانات المنظمة ونشرها. وتشكل هذه العائلة جزءًا من NVIDIA Agent Knowledge Foundation.
وتُعد Cognite وCoinbase وDatabricks وDoorDash وRevolut وTubi من بين أوائل المؤسسات التي تعمل بنماذج Kumo. وتقول NVIDIA أيضًا إن عملاء Snowflake يستخدمون النماذج بالفعل لتسريع تطوير الذكاء الاصطناعي في قطاعات الإعلان والطاقة والخدمات المالية والتجزئة. ولا يحدد التقرير حجم الوفورات التي حققها العملاء أو مدى تحسن التوقعات.
تركز أدوات الروبوتات على التدريب قبل النشر
في مجال الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، تضيف NVIDIA أدوات ما بعد التدريب والتحسين من Cosmos، بهدف تحسين نماذج العالم باستخدام قدر أقل من الحوسبة. وتتيح نقاط التحقق في المحاكاة للمطورين تقييم السلوك في سيناريوهات تفاعلية للقيادة والمناولة الروبوتية قبل الاختبار في العالم الحقيقي.
يجمع Cosmos Data Factory الجديد بين مخططات ومهارات أساسية للوكلاء، لأغراض تنسيق بيانات التدريب ووضع التسميات عليها وإنشائها وتقييمها. وتشمل استخداماته سيناريوهات القيادة وعيوب المنتجات وتعزيز الصور. ويمكن للمطورين استخدام مسارات عمل كاملة أو إمكانات منفردة، مع تنسيق الوكلاء للعملية.
وتقول NVIDIA إن Porsche بالتعاون مع Voxel51، وANYbotics بالتعاون مع Encord، وZalando، وCEVA Logistics بالتعاون مع Sereact، إلى جانب Siemens، تستخدم Cosmos Data Factory لإنشاء مجموعات تدريب متنوعة وتحسين دقة النماذج.
أما Alpamayo 2 Edge فيتناول مرحلة مختلفة، هي الاستدلال داخل المركبات ذاتية القيادة. يجمع النموذج المدمج بين فهم المشهد في الوقت الفعلي وتخطيط الحركة، وهو مبني على أساس Cosmos 3 Edge المعتمد على Nemotron، ومُحسّن للعمل على NVIDIA DRIVE AGX Thor. وتقول NVIDIA إنه مصمم لإتاحة قدرات قيادة متقدمة للمركبات ذات متطلبات الحوسبة الأقل؛ ولا يزال موعد تنزيله مقررًا في وقت لاحق من هذا الشهر.
تتناول النماذج العلمية تصميم البروتينات والأنظمة الكمومية
تخدم الإضافات العلمية مسارات عمل متباينة، بدلًا من أن تكون مساعدًا بحثيًا واحدًا متعدد الأغراض. إذ ينشئ BioNeMo RFD4-Proteina تسلسلات البروتينات وبُناها ثلاثية الأبعاد، بينما يستهدف Ising معايرة العتاد الكمومي وتصحيح أخطائه.
لا تزال المرشحات البروتينية تخضع للاختبارات المخبرية
طُوّر RFD4-Proteina بالتعاون بين NVIDIA ومختبر Baker Lab في معهد تصميم البروتين بجامعة واشنطن، ويهدف إلى المساعدة في تصميم بروتينات ترتبط بأهداف صعبة أو بجزيئات صغيرة، أو تتجمع لتشكيل بُنى معقدة.
وتفيد NVIDIA بأن أداء النموذج رائد في أكثر من 10 مهام لتصميم البروتينات، وأنه يولّد النتائج بسرعة أعلى بنحو 13 مرة مقارنةً بـRFdiffusion3 في معيار قياس يستخدم بروتينات مكوّنة من 200 حمض أميني. وتصف هذه الأرقام أداء النموذج في معيار القياس المذكور، ولا تعني اكتمال التحقق المخبري. ويمكن للباحثين استخدام الوكلاء لإنشاء المرشحات وتقييمها قبل اختيار التصاميم لاختبارها في المختبر.
شركاء الحوسبة الكمومية يستهدفون المعايرة وتصحيح الأخطاء
تستخدم IQM Quantum Computers منصة Ising لمعايرة معالجاتها الكمومية. وتجمع SEEQC بين Ising وNVIDIA NVQLink وDigital Link التابعة لها لمعالجة متطلبات زمن الاستجابة المنخفض لتصحيح الأخطاء الكمومية في الوقت الفعلي.
وتدمج AWS منصة Ising في AWS Parallel Computing Service كي يتمكن الباحثون من العمل بالنماذج قبل نشرها. وتشير NVIDIA إلى أن فك الترميز يُجرى عادةً على عتاد تقليدي موجود في الموقع نفسه الذي يوجد فيه المعالج الكمومي، بسبب متطلبات زمن الاستجابة؛ ويدعم تكامل AWS الأبحاث السابقة لمرحلة النشر تلك.
ما المتاح الآن وما لا يزال مخططًا له
يميّز تقرير NVIDIA بين النماذج المتاحة حاليًا والإصدارات المقبلة. ويتاح Super VL عبر منصات النماذج وNVIDIA NIM والشركاء. كما تتوفر قنوات توزيع لـKumo وCosmos وRetriever وBioNeMo RFD4-Proteina وIsing، وإن كانت تختلف باختلاف العروض.
أما الإصداران القادمان في المدى القريب فهما Nemotron 3.5 Bolt، المتوقع في 23 أكتوبر، وAlpamayo 2 Edge، المقرر لاحقًا في أكتوبر. وتمثل هذه التواريخ خططًا معلنة للتوافر، لا إصدارات أُنجزت بالفعل.
الخلاصة
يوسّع هذا التوسع عروض NVIDIA للنماذج القابلة للتخصيص، من وكلاء المؤسسات إلى التنبؤ في الأعمال والذكاء الاصطناعي الفيزيائي والأبحاث العلمية. وبالنسبة للمطورين، يتمثل الفارق المباشر في التمييز بين الأدوات المتاحة بالفعل للتقييم وإصداري Bolt وAlpamayo اللذين لا يزال إطلاقهما مقررًا في وقت لاحق من أكتوبر.
اقرأ المزيد من الأخبار
إخلاء المسؤولية
تقدم مقالة FinanceVelix هذه معلومات عامة، ولا تُعد مشورة مالية أو استثمارية أو قانونية أو ضريبية مخصصة. قد تتغير أسعار السوق وأسعار الفائدة والظروف الاقتصادية؛ وتنطوي الاستثمارات على مخاطر الخسارة. وتعكس الحقائق المواد المتاحة وقت النشر، وقد تتغير. تحقق بصورة مستقلة من المعلومات المهمة، واستشر متخصصًا مؤهلًا عند الحاجة. ولا يُعد ذكر أي أصل أو شركة أو خدمة بمثابة تزكية لها.
