NVIDIA संरचित व्यावसायिक डेटा के लिए Kumo मॉडल और रोबोटिक्स, प्रोटीन डिज़ाइन तथा क्वांटम कंप्यूटिंग के क्षेत्र में काम आने वाले नए Nemotron मॉडल और टूल के साथ अपने ओपन-मॉडल पोर्टफोलियो का विस्तार कर रहा है। 21 अक्टूबर, 2026 को विस्तृत किया गया NVIDIA के ओपन मॉडल का यह विस्तार संगठनों को ऐसे आधार प्रदान करता है जिन्हें वे स्थानीय डेटा के साथ अनुकूलित कर सकते हैं और अपने नियंत्रण वाले इंफ्रास्ट्रक्चर पर तैनात कर सकते हैं। घोषित पेशकशों में से अधिकांश उपलब्ध हैं, जबकि Nemotron 3.5 Bolt के 23 अक्टूबर को आने की उम्मीद है और Alpamayo 2 Edge इस महीने के अंत में निर्धारित है।

मुख्य बातें

  • Kumo संरचित एंटरप्राइज़ डेटा के लिए पूर्वानुमान, फोरकास्टिंग और धोखाधड़ी-जोखिम क्षमताएँ जोड़ता है। Coinbase, Revolut और Databricks उन शुरुआती संगठनों में शामिल हैं जो इसके साथ काम कर रहे हैं।
  • यह विस्तार भाषा मॉडल से आगे बढ़कर रोबोटिक्स प्रशिक्षण, वाहन में ऑनबोर्ड रीजनिंग, प्रोटीन डिज़ाइन और क्वांटम हार्डवेयर कैलिब्रेशन तक पहुँचता है।
  • पोर्टफोलियो में उपलब्धता अलग-अलग है: कई मॉडल परिवार अभी उपलब्ध हैं, लेकिन Nemotron 3.5 Bolt और Alpamayo 2 Edge अभी आने बाकी हैं।

विषय-सूची

NVIDIA के ओपन मॉडल संगठनों को क्या अनुकूलित करने देते हैं

इस विस्तार का मुख्य उद्देश्य डेवलपरों को ऐसे मॉडल देना है जिन्हें वे केवल सामान्य-उद्देश्य वाली प्रणाली इस्तेमाल करने के बजाय अपनी भाषाओं, ज्ञान और उद्योग की आवश्यकताओं के अनुरूप ढाल सकें। NVIDIA इस पोर्टफोलियो को उन एप्लिकेशन के लिए आधार बताता है जिन्हें संगठन अपने नियंत्रण वाले इंफ्रास्ट्रक्चर पर चला सकते हैं।

Nemotron टेक्स्ट और इमेज के साथ काम करने वाले एजेंटों के लिए भाषा मॉडल, डेटासेट और प्रशिक्षण विधियाँ उपलब्ध कराता है। घोषित नए उत्पादों में Nemotron 3.5 Super VL और Nemotron 3.5 Bolt शामिल हैं, साथ ही एम्बेडिंग, री-रैंकिंग और दस्तावेज़ पार्सिंग के लिए Retriever मॉडल भी हैं। ये मिलकर एजेंटों की क्षमताओं और एंटरप्राइज़ दस्तावेज़ों को उन प्रणालियों के लिए उपयोगी बनाने के काम—दोनों को संबोधित करते हैं।

कंपनी ने Dassault Systèmes, SAP, Salesforce, Shopify, Synopsys और WPP को उन संगठनों में शामिल किया है जो कस्टम मॉडल और डोमेन-विशिष्ट एजेंट विकसित करने के लिए Nemotron मॉडल और डेटासेट के साथ काम कर रहे हैं। Accenture और EY भी इसमें शामिल हैं। इन्हें विकास प्रयासों के रूप में बताया गया है—इस बात के प्रमाण के रूप में नहीं कि सभी प्रतिभागियों ने उत्पादन-स्तर पर तैनाती पूरी कर ली है।

NVIDIA Nemotron Coalition में यूरोपीय योगदानकर्ताओं में Black Forest Labs, H-Company और Mistral शामिल हैं। NVIDIA के अनुसार, उनका डेटा, अनुसंधान और विशेषज्ञता Nemotron के आधार में योगदान देते हैं।

आइटमविवरण
Nemotron 3.5 Super VLHugging Face, ModelScope, OpenRouter, NVIDIA NIM और साझेदारों के माध्यम से उपलब्ध।
Nemotron 3.5 Bolt23 अक्टूबर को उपलब्ध होने की उम्मीद।
Nemotron Retrieverएम्बेडिंग, री-रैंकिंग और दस्तावेज़ पार्सिंग के लिए Hugging Face, साझेदार प्लेटफ़ॉर्म और NVIDIA NIM के माध्यम से उपलब्ध।
KumoHugging Face पर उपलब्ध और उत्पादन-स्तर के इन्फरेंस के लिए NVIDIA NIM माइक्रोसर्विस के रूप में पैकेज्ड।
CosmosHugging Face और GitHub पर ओपन रूप से उपलब्ध तथा चुनिंदा इन्फरेंस साझेदारों के माध्यम से भी उपलब्ध।
Alpamayo 2 Edgeअक्टूबर के अंत में GitHub और Hugging Face पर डाउनलोड के लिए उपलब्ध कराने की योजना।
BioNeMo RFD4-ProteinaNVIDIA के डेवलपर प्लेटफ़ॉर्म, NVIDIA NIM, GitHub, Hugging Face और चुनिंदा इन्फरेंस साझेदारों के माध्यम से उपलब्ध।
IsingGitHub, Hugging Face और NVIDIA के डेवलपर प्लेटफ़ॉर्म पर उपलब्ध।

Kumo व्यावसायिक डेटा से पूर्वानुमान पर केंद्रित है

Kumo, व्यावसायिक डेटा पर सबसे सीधे तौर पर केंद्रित नई पेशकश है। इसके ओपन-वेट फाउंडेशन मॉडल, लाइब्रेरी और टूल संरचित जानकारी से परिणामों का पूर्वानुमान लगाने, धोखाधड़ी का जोखिम स्कोर करने और कार्रवाई सुझाने में एप्लिकेशन की मदद के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

NVIDIA के अनुसार, इसका व्यावहारिक बदलाव यह है कि हर पूर्वानुमान कार्य के लिए अलग मशीन-लर्निंग पाइपलाइन बनाने की ज़रूरत कम हो जाती है। जब किसी वर्कलोड में बेहतर प्रदर्शन की आवश्यकता हो, तो डेवलपर प्रीट्रेंड मॉडल से शुरुआत करके उन्हें अपने स्वामित्व वाले डेटा पर फाइन-ट्यून कर सकते हैं।

Kumo Structured में रिलेशनल और टेबुलर पूर्वानुमान, फोरकास्टिंग और विसंगति पहचान शामिल हैं। Kumo Engine संरचित-डेटा फाउंडेशन मॉडल विकसित करने और तैनात करने के लिए ओपन लाइब्रेरी स्टैक उपलब्ध कराता है। यह मॉडल परिवार NVIDIA Agent Knowledge Foundation का हिस्सा है।

Cognite, Coinbase, Databricks, DoorDash, Revolut और Tubi उन शुरुआती संगठनों में शामिल हैं जो Kumo के साथ काम कर रहे हैं। NVIDIA यह भी कहता है कि Snowflake के ग्राहक विज्ञापन, ऊर्जा, वित्तीय सेवाओं और खुदरा क्षेत्रों में AI विकास को तेज़ करने के लिए पहले से ही इन मॉडलों का इस्तेमाल कर रहे हैं। रिपोर्ट में ग्राहकों की बचत या पूर्वानुमान में सुधार के आँकड़े नहीं दिए गए हैं।

रोबोटिक्स टूल तैनाती से पहले प्रशिक्षण पर केंद्रित हैं

फिजिकल AI के लिए NVIDIA, ऐसे Cosmos पोस्ट-ट्रेनिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन टूल जोड़ रहा है जिनका उद्देश्य कम कंप्यूट के साथ वर्ल्ड मॉडल बेहतर बनाना है। सिमुलेशन चेकपॉइंट डेवलपरों को वास्तविक दुनिया में परीक्षण से पहले इंटरैक्टिव ड्राइविंग और रोबोटिक मैनिपुलेशन परिदृश्यों में व्यवहार का मूल्यांकन करने देते हैं।

नया Cosmos Data Factory प्रशिक्षण डेटा को क्यूरेट करने, लेबल करने, बनाने और उसका मूल्यांकन करने के लिए ब्लूप्रिंट और मुख्य एजेंट कौशल को एक साथ लाता है। इसके उपयोगों में ड्राइविंग परिदृश्य, उत्पादों के दोष और इमेज ऑगमेंटेशन शामिल हैं। डेवलपर एजेंटों के समन्वय से पूरी वर्कफ़्लो या अलग-अलग क्षमताओं का इस्तेमाल कर सकते हैं।

NVIDIA के अनुसार, Porsche और Voxel51, ANYbotics और Encord, Zalando, Sereact के साथ CEVA Logistics तथा Siemens, विविध प्रशिक्षण डेटासेट बनाने और मॉडल की सटीकता बेहतर करने के लिए Cosmos Data Factory का इस्तेमाल कर रहे हैं।

Alpamayo 2 Edge एक अलग चरण को संबोधित करता है: स्वायत्त वाहनों के भीतर रीजनिंग। यह कॉम्पैक्ट मॉडल रीयल-टाइम दृश्य समझ और गति-योजना को जोड़ता है, Cosmos 3 Edge के Nemotron-आधारित फाउंडेशन पर बना है और NVIDIA DRIVE AGX Thor के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है। NVIDIA का कहना है कि इसे कम कंप्यूटिंग आवश्यकताओं वाले वाहनों में उन्नत ड्राइविंग क्षमताएँ लाने के लिए डिज़ाइन किया गया है; इसे डाउनलोड के लिए उपलब्ध कराने का कार्यक्रम अब भी इस महीने के अंत का है।

विज्ञान के मॉडल प्रोटीन डिज़ाइन और क्वांटम सिस्टम पर केंद्रित हैं

विज्ञान संबंधी नई पेशकशें किसी एक सामान्य-उद्देश्य वाले अनुसंधान सहायक के बजाय अलग-अलग वर्कफ़्लो में काम आती हैं। BioNeMo RFD4-Proteina प्रोटीन के अनुक्रम और त्रि-आयामी संरचनाएँ बनाता है, जबकि Ising क्वांटम हार्डवेयर के कैलिब्रेशन और त्रुटि-सुधार पर केंद्रित है।

प्रोटीन के संभावित विकल्पों का प्रयोगशाला में परीक्षण अब भी बाकी है

NVIDIA और University of Washington के Institute for Protein Design में Baker Lab द्वारा विकसित RFD4-Proteina का उद्देश्य ऐसे प्रोटीन डिज़ाइन करने में मदद करना है जो कठिन लक्ष्यों या छोटे अणुओं से जुड़ सकें, या जटिल संरचनाओं में संयोजित हो सकें।

NVIDIA ने प्रोटीन डिज़ाइन के 10 से अधिक कार्यों में अग्रणी प्रदर्शन और 200 अमीनो एसिड वाले प्रोटीन के बेंचमार्क में RFdiffusion3 की तुलना में लगभग 13 गुना तेज़ जनरेशन की सूचना दी है। ये आँकड़े रिपोर्ट किए गए बेंचमार्क में मॉडल के प्रदर्शन को दर्शाते हैं, पूर्ण हो चुके प्रयोगशाला सत्यापन को नहीं। शोधकर्ता प्रयोगशाला में परीक्षण के लिए डिज़ाइन चुनने से पहले संभावित विकल्प बनाने और उनका मूल्यांकन करने के लिए एजेंटों का उपयोग कर सकते हैं।

क्वांटम साझेदार कैलिब्रेशन और त्रुटि-सुधार पर ध्यान दे रहे हैं

IQM Quantum Computers अपने क्वांटम प्रोसेसरों को कैलिब्रेट करने के लिए Ising का इस्तेमाल कर रहा है। SEEQC रीयल-टाइम क्वांटम त्रुटि-सुधार की कम-विलंबता आवश्यकताओं को संबोधित करने के लिए Ising, NVIDIA NVQLink और अपने Digital Link को एक साथ जोड़ रहा है।

AWS, AWS Parallel Computing Service में Ising को एकीकृत कर रहा है, ताकि शोधकर्ता तैनाती से पहले इन मॉडलों के साथ काम कर सकें। NVIDIA बताता है कि विलंबता संबंधी आवश्यकताओं के कारण डिकोडिंग आम तौर पर क्वांटम प्रोसेसर के साथ ही स्थित क्लासिकल हार्डवेयर पर की जाती है; AWS का एकीकरण तैनाती के उस चरण से पहले अनुसंधान को समर्थन देता है।

अभी क्या उपलब्ध है और आगे क्या आने वाला है

NVIDIA की रिपोर्ट अभी उपलब्ध मॉडलों और आगामी रिलीज़ के बीच अंतर स्पष्ट करती है। Super VL मॉडल प्लेटफ़ॉर्म, NVIDIA NIM और साझेदारों के माध्यम से उपलब्ध है। Kumo, Cosmos, Retriever, BioNeMo RFD4-Proteina और Ising के वितरण माध्यम भी सूचीबद्ध हैं, हालाँकि वे पेशकश के अनुसार अलग-अलग हैं।

निकट भविष्य में आने वाली बाकी रिलीज़ Nemotron 3.5 Bolt है, जिसके 23 अक्टूबर को आने की उम्मीद है, और Alpamayo 2 Edge है, जो अक्टूबर के अंत में आने वाला है। ये उपलब्धता की घोषित योजनाएँ हैं, न कि पूरी हो चुकी रिलीज़।

निष्कर्ष

यह विस्तार NVIDIA की अनुकूलित किए जा सकने वाली मॉडल पेशकशों को एंटरप्राइज़ एजेंटों से आगे बढ़ाकर व्यावसायिक पूर्वानुमान, फिजिकल AI और वैज्ञानिक अनुसंधान तक पहुँचाता है। डेवलपरों के लिए तत्काल फर्क यह है कि कौन-से टूल अभी मूल्यांकन के लिए उपलब्ध हैं और कौन-सी—Bolt तथा Alpamayo—रिलीज़ अभी भी अक्टूबर के अंत के लिए निर्धारित हैं।

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