NVIDIA разширява портфолиото си от отворени модели с моделите Kumo за структурирани бизнес данни, нови модели Nemotron и инструменти за роботика, дизайн на протеини и квантови изчисления. Разширяването на отворените модели на NVIDIA, описано подробно на 21 октомври 2026 г., предоставя на организациите основа, която могат да персонализират с локални данни и да внедряват върху инфраструктура, която контролират. Повечето от обявените предложения вече са налични, докато Nemotron 3.5 Bolt се очаква на 23 октомври, а Alpamayo 2 Edge е планиран за по-късно този месец.
Основни изводи
- Kumo добавя възможности за прогнозиране, предвиждане и оценка на риска от измами при структурирани корпоративни данни. Сред първите организации, които работят с него, са Coinbase, Revolut и Databricks.
- Разширяването излиза извън рамките на езиковите модели и обхваща обучение на роботи, разсъждение на борда на превозни средства, дизайн на протеини и калибриране на квантов хардуер.
- Наличността се различава в отделните части на портфолиото: няколко семейства модели са достъпни сега, но Nemotron 3.5 Bolt и Alpamayo 2 Edge предстои да бъдат пуснати.
Съдържание
- Какво позволяват отворените модели на NVIDIA да персонализират организациите
- Kumo е насочен към прогнози въз основа на бизнес данни
- Инструментите за роботика поставят акцент върху обучението преди внедряването
- Научните модели са насочени към дизайна на протеини и квантовите системи
- Какво е налично сега и какво все още е планирано
- Заключение
Какво позволяват отворените модели на NVIDIA да персонализират организациите
Разширяването е насочено към предоставяне на разработчиците на модели, които могат да адаптират към собствените си езици, знания и отраслови изисквания, вместо да използват само система с общо предназначение. NVIDIA описва портфолиото като основа за приложения, които организациите могат да изпълняват върху инфраструктура под техен контрол.
Nemotron предоставя езикови модели, набори от данни и рецепти за обучение на агенти, които работят с текст и изображения. Обявените допълнения включват Nemotron 3.5 Super VL и Nemotron 3.5 Bolt, както и модели Retriever за създаване на ембединг вектори, пренареждане по релевантност и анализ на документи. Заедно те обхващат както възможностите на агентите, така и работата по подготовката на корпоративни документи за използване от тези системи.
Компанията посочва Dassault Systèmes, SAP, Salesforce, Shopify, Synopsys и WPP сред организациите, които работят с модели и набори от данни Nemotron за разработване на персонализирани модели и агенти, специализирани в конкретни области. Accenture и EY също участват. Става дума за усилия по разработване, а не за доказателство, че всеки участник е завършил внедряване в производствена среда.
Сред европейските участници в NVIDIA Nemotron Coalition са Black Forest Labs, H-Company и Mistral. Според NVIDIA техните данни, изследвания и експертни познания се използват в основата на Nemotron.
| Елемент | Подробности |
|---|---|
| Nemotron 3.5 Super VL | Наличен чрез Hugging Face, ModelScope, OpenRouter, NVIDIA NIM и партньори. |
| Nemotron 3.5 Bolt | Очаква се да стане наличен на 23 октомври. |
| Nemotron Retriever | Наличен чрез Hugging Face, партньорски платформи и NVIDIA NIM за създаване на ембединг вектори, пренареждане по релевантност и анализ на документи. |
| Kumo | Наличен в Hugging Face и като микросървис NVIDIA NIM за инференция в производствена среда. |
| Cosmos | Достъпен с отворен код в Hugging Face и GitHub, както и чрез избрани партньори за инференция. |
| Alpamayo 2 Edge | Планирано е да бъде достъпен за изтегляне в GitHub и Hugging Face по-късно през октомври. |
| BioNeMo RFD4-Proteina | Наличен чрез платформата за разработчици на NVIDIA, NVIDIA NIM, GitHub, Hugging Face и избрани партньори за инференция. |
| Ising | Наличен в GitHub, Hugging Face и платформата за разработчици на NVIDIA. |
Kumo е насочен към прогнози въз основа на бизнес данни
Kumo е допълнението с най-пряк фокус върху бизнес данните. Неговите базови модели с отворени тегла, библиотеки и инструменти са създадени, за да помагат на приложенията да прогнозират резултати, да оценяват риска от измами и да препоръчват действия въз основа на структурирана информация.
Практическата промяна, описана от NVIDIA, е, че се намалява необходимостта за всяка задача по прогнозиране да се изгражда отделен конвейер за машинно обучение. Разработчиците могат да започнат с предварително обучени модели и да ги донастроят с вътрешни данни, когато натоварването изисква по-висока производителност.
Kumo Structured обхваща прогнозирането на релационни и таблични данни, предвиждането и откриването на аномалии. Kumo Engine предоставя отворения набор от библиотеки за разработване и внедряване на базови модели за структурирани данни. Семейството е част от NVIDIA Agent Knowledge Foundation.
Сред първите организации, които работят с Kumo, са Cognite, Coinbase, Databricks, DoorDash, Revolut и Tubi. NVIDIA посочва също, че клиенти на Snowflake вече използват моделите за ускоряване на разработването на ИИ в рекламата, енергетиката, финансовите услуги и търговията на дребно. В публикацията не се посочват количествено спестяванията на клиентите или подобренията в прогнозите.
Инструментите за роботика поставят акцент върху обучението преди внедряването
В областта на физическия ИИ NVIDIA добавя инструменти за дообучение и оптимизация на Cosmos, предназначени да подобрят световните модели с по-малки изчислителни ресурси. Контролни точки за симулация позволяват на разработчиците да оценяват поведението в интерактивни сценарии за шофиране и роботизирана манипулация, преди да преминат към изпитания в реални условия.
Новият Cosmos Data Factory съчетава предварително зададени работни процеси и основни умения на агенти за куриране, анотиране, генериране и оценяване на данни за обучение. Приложенията му включват сценарии на шофиране, дефекти на продукти и допълване на изображения. Разработчиците могат да използват цялостни работни процеси или отделни възможности, като агенти координират процеса.
NVIDIA заявява, че Porsche съвместно с Voxel51, ANYbotics съвместно с Encord, Zalando и CEVA Logistics съвместно със Sereact, както и Siemens, използват Cosmos Data Factory за създаване на разнообразни набори от данни за обучение и подобряване на точността на моделите.
Alpamayo 2 Edge е предназначен за друг етап: разсъждение в автономни превозни средства. Компактният модел съчетава разбиране на сцената в реално време и планиране на движението, изграден е върху базата на Cosmos 3 Edge, основана на Nemotron, и е оптимизиран за NVIDIA DRIVE AGX Thor. Според NVIDIA той е проектиран да осигури усъвършенствани възможности за шофиране на превозни средства с по-ниски изисквания към изчислителните ресурси; изтеглянето му остава планирано за по-късно този месец.
Научните модели са насочени към дизайна на протеини и квантовите системи
Научните допълнения обслужват различни работни процеси, а не един-единствен изследователски асистент с общо предназначение. BioNeMo RFD4-Proteina генерира протеинови последователности и триизмерни структури, докато Ising е насочен към калибриране и корекция на грешки в квантов хардуер.
Кандидатите за протеини все още преминават лабораторни изпитвания
Разработен от NVIDIA и Baker Lab към Institute for Protein Design на Университета на Вашингтон, RFD4-Proteina е предназначен да подпомага дизайна на протеини, които се свързват с трудни за насочване мишени или малки молекули, или се самоорганизират в сложни структури.
NVIDIA съобщава за водещи резултати в над 10 задачи по дизайн на протеини и генериране около 13 пъти по-бързо от RFdiffusion3 в бенчмарк с протеини от 200 аминокиселини. Тези данни описват производителността на модела в посочения бенчмарк, а не завърдена лабораторна валидация. Изследователите могат да използват агенти за генериране и оценяване на кандидатите, преди да изберат дизайни за лабораторно изпитване.
Партньорите в квантовите технологии са насочени към калибриране и корекция на грешки
IQM Quantum Computers използва Ising за калибриране на квантовите си процесори. SEEQC комбинира Ising, NVIDIA NVQLink и своя Digital Link, за да отговори на изискванията за ниска латентност при корекция на квантови грешки в реално време.
AWS интегрира Ising в AWS Parallel Computing Service, за да могат изследователите да работят с моделите преди внедряването. NVIDIA отбелязва, че декодирането обикновено се извършва на класически хардуер, разположен съвместно с квантовия процесор, заради изискванията за латентност; интеграцията с AWS подпомага изследванията преди този етап на внедряване.
Какво е налично сега и какво все още е планирано
В публикацията на NVIDIA се разграничават моделите, достъпни в момента, от предстоящите издания. Super VL е наличен чрез платформи за модели, NVIDIA NIM и партньори. Kumo, Cosmos, Retriever, BioNeMo RFD4-Proteina и Ising също имат посочени канали за разпространение, макар че те се различават според предложението.
Останалите близки по време издания са Nemotron 3.5 Bolt, очакван на 23 октомври, и Alpamayo 2 Edge, планиран за по-късно през октомври. Това са обявени планове за наличност, а не вече завършени издания.
Заключение
Разширяването увеличава обхвата на персонализируемите модели на NVIDIA — от корпоративни агенти до бизнес прогнози, физически ИИ и научни изследвания. За разработчиците непосредствено важното разграничение е между инструментите, които вече са налични за оценка, и изданията на Bolt и Alpamayo, все още планирани за по-късно през октомври.
Още новини
Отказ от отговорност
Тази статия на FinanceVelix предоставя обща информация, а не персонализиран финансов, инвестиционен, правен или данъчен съвет. Пазарните цени, лихвените проценти и икономическите условия могат да се променят; инвестициите носят риск от загуба. Фактите отразяват наличната към момента на публикуване информация и могат да се променят. Проверявайте самостоятелно важната информация и при необходимост се консултирайте с квалифициран специалист. Споменаването на актив, компания или услуга не представлява препоръка.
