Az NVIDIA bővíti nyíltmodell-portfólióját: strukturált üzleti adatokhoz készült Kumo modellekkel, új Nemotron modellekkel, valamint a robotikát, a fehérjetervezést és a kvantumszámítást lefedő eszközökkel. Az NVIDIA nyíltmodell-portfóliójának bővítéséről 2026. október 21-én közölt részletek olyan alapokat kínálnak a szervezeteknek, amelyeket helyi adataikkal testre szabhatnak, majd az általuk ellenőrzött infrastruktúrán telepíthetnek. A bejelentett termékek többsége már elérhető, míg a Nemotron 3.5 Bolt október 23-án, az Alpamayo 2 Edge pedig a hónap későbbi részében várható.
Főbb tudnivalók
- A Kumo előrejelzési, prognóziskészítési és csalási kockázatértékelési képességekkel bővíti a strukturált vállalati adatok kezelését; az első alkalmazók között van a Coinbase, a Revolut és a Databricks.
- A bővítés a nyelvi modelleken túl a robotikához szükséges tanításra, a járművek fedélzeti következtetési képességeire, a fehérjetervezésre és a kvantumhardver kalibrálására is kiterjed.
- A portfólió termékeinek elérhetősége eltérő: több modellcsalád már hozzáférhető, a Nemotron 3.5 Bolt és az Alpamayo 2 Edge azonban még nem jelent meg.
Tartalomjegyzék
- Mit szabhatnak testre a szervezetek az NVIDIA nyílt modelljeivel?
- A Kumo üzleti adatokból készít előrejelzéseket
- A robotikai eszközök a telepítés előtti tanításra összpontosítanak
- A tudományos modellek a fehérjetervezést és a kvantumrendszereket célozzák
- Mi érhető el most, és mi van még tervben?
- Következtetés
Mit szabhatnak testre a szervezetek az NVIDIA nyílt modelljeivel?
A bővítés célja, hogy a fejlesztők olyan modelleket kapjanak, amelyeket a saját nyelvi, tudásbeli és iparági igényeikhez igazíthatnak, ahelyett, hogy kizárólag egy általános célú rendszert használnának. Az NVIDIA a portfóliót olyan alkalmazások alapjaként mutatja be, amelyeket a szervezetek az ellenőrzésük alatt álló infrastruktúrán futtathatnak.
A Nemotron nyelvi modelleket, adatkészleteket és tanítási recepteket kínál szöveggel és képekkel dolgozó ügynökökhöz. A bejelentett újdonságok közé tartozik a Nemotron 3.5 Super VL és a Nemotron 3.5 Bolt, továbbá a beágyazást, az újrarangsorolást és a dokumentumok feldolgozását támogató Retriever modellek. Ezek együttesen az ügynökök képességeit, valamint a vállalati dokumentumok rendszerek általi hasznosíthatóvá tételét szolgálják.
A vállalat a Dassault Systèmes, az SAP, a Salesforce, a Shopify, a Synopsys és a WPP cégeket is azon szervezetek között említi, amelyek Nemotron modellekkel és adatkészletekkel dolgoznak egyedi modellek és szakterület-specifikus ügynökök fejlesztésén. Az Accenture és az EY szintén részt vesz a munkában. A közlés fejlesztési tevékenységekről szól, nem pedig arról, hogy minden résztvevő befejezte volna a termelési környezetben történő bevezetést.
Az NVIDIA Nemotron Coalition európai közreműködői között van a Black Forest Labs, a H-Company és a Mistral. Az NVIDIA szerint adataik, kutatásaik és szakértelmük a Nemotron alapját erősítik.
| Termék | Részletek |
|---|---|
| Nemotron 3.5 Super VL | Elérhető a Hugging Face, a ModelScope, az OpenRouter, az NVIDIA NIM és partnerek kínálatában. |
| Nemotron 3.5 Bolt | Várhatóan október 23-án válik elérhetővé. |
| Nemotron Retriever | Elérhető a Hugging Face-en, partnerplatformokon és az NVIDIA NIM-en keresztül beágyazáshoz, újrarangsoroláshoz és dokumentumfeldolgozáshoz. |
| Kumo | Elérhető a Hugging Face-en, valamint NVIDIA NIM-mikroszolgáltatásként, éles környezetben végzett következtetéshez. |
| Cosmos | Nyíltan hozzáférhető a Hugging Face-en és a GitHubon, valamint egyes következtetési partnereknél. |
| Alpamayo 2 Edge | A tervek szerint október későbbi részében tölthető le a GitHubról és a Hugging Face-ről. |
| BioNeMo RFD4-Proteina | Elérhető az NVIDIA fejlesztői platformján, az NVIDIA NIM-en, a GitHubon, a Hugging Face-en és egyes következtetési partnereknél. |
| Ising | Elérhető a GitHubon, a Hugging Face-en és az NVIDIA fejlesztői platformján. |
A Kumo üzleti adatokból készít előrejelzéseket
A Kumo a legközvetlenebbül az üzleti adatokra összpontosító újdonság. Nyílt súlyú alapmodelljeit, könyvtárait és eszközeit úgy tervezték, hogy az alkalmazások strukturált információk alapján kimeneteleket jelezzenek előre, csalási kockázatot értékeljenek és intézkedéseket ajánljanak.
Az NVIDIA szerint a gyakorlati változás abban áll, hogy nem kell minden egyes előrejelzési feladathoz külön gépi tanulási adatfeldolgozó-folyamatot kiépíteni. A fejlesztők előre betanított modellekkel indulhatnak, majd saját adataikon finomhangolhatják azokat, ha a munkaterhelés nagyobb teljesítményt igényel.
A Kumo Structured a relációs és táblázatos adatokból történő előrejelzést, a prognóziskészítést és az anomáliadetektálást támogatja. A Kumo Engine olyan nyílt könyvtárkészletet biztosít, amely strukturált adatokra épülő alapmodellek fejlesztésére és telepítésére szolgál. A modellcsalád az NVIDIA Agent Knowledge Foundation része.
A Kumo első alkalmazói között van a Cognite, a Coinbase, a Databricks, a DoorDash, a Revolut és a Tubi. Az NVIDIA szerint a Snowflake ügyfelei már használják a modelleket a mesterségesintelligencia-fejlesztés felgyorsítására a reklámozás, az energiaipar, a pénzügyi szolgáltatások és a kiskereskedelem területén. A beszámoló nem számszerűsíti az ügyfelek megtakarításait vagy az előrejelzések javulását.
A robotikai eszközök a telepítés előtti tanításra összpontosítanak
A fizikai MI területén az NVIDIA olyan Cosmos utólagos tanítási és optimalizálási eszközöket ad hozzá, amelyek célja a világmodellek kisebb számítási kapacitással történő fejlesztése. A szimulációs ellenőrzőpontok lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy valós tesztelés előtt interaktív vezetési és robotikus manipulációs helyzetekben értékeljék a viselkedést.
Az új Cosmos Data Factory tervrajzokat és alapvető ügynöki képességeket egyesít a tanítási adatok rendszerezésére, címkézésére, létrehozására és értékelésére. Felhasználási területei közé tartoznak a vezetési helyzetek, a termékhibák és a képkiegészítés. A fejlesztők teljes munkafolyamatokat vagy egyedi képességeket is használhatnak, miközben az ügynökök összehangolják a folyamatot.
Az NVIDIA közlése szerint a Porsche a Voxel51-gyel, az ANYbotics az Encorddal, a Zalando, a CEVA Logistics a Sereacttel, valamint a Siemens a Cosmos Data Factoryt használja változatos tanítási adatkészletek létrehozására és a modellek pontosságának javítására.
Az Alpamayo 2 Edge egy másik szakaszt céloz meg: a járművek fedélzetén végzett következtetést. A kompakt modell valós idejű helyzetértelmezést és mozgástervezést egyesít, a Cosmos 3 Edge Nemotron-alapú alapjára épül, és az NVIDIA DRIVE AGX Thor platformra optimalizálták. Az NVIDIA szerint a modell célja, hogy fejlett vezetési képességeket biztosítson kisebb számítási igényű járművek számára; letöltése továbbra is a hónap későbbi részére van ütemezve.
A tudományos modellek a fehérjetervezést és a kvantumrendszereket célozzák
A tudományos újdonságok különböző munkafolyamatokat szolgálnak, nem egyetlen általános célú kutatási asszisztenst alkotnak. A BioNeMo RFD4-Proteina fehérjeszekvenciákat és háromdimenziós szerkezeteket hoz létre, míg az Ising a kvantumhardver kalibrálását és hibajavítását célozza.
A fehérjejelöltek laboratóriumi tesztelése továbbra is szükséges
Az NVIDIA és a Washingtoni Egyetem Fehérjetervezési Intézetének Baker Laboratóriuma által fejlesztett RFD4-Proteina olyan fehérjék tervezését hivatott segíteni, amelyek nehezen megcélozható célpontokhoz vagy kis molekulákhoz kötődnek, illetve összetett szerkezetekké állnak össze.
Az NVIDIA beszámolója szerint a modell több mint 10 fehérjetervezési feladatban kiemelkedő teljesítményt nyújt, és egy 200 aminosavas fehérjéket használó tesztben mintegy 13-szor gyorsabban generál, mint az RFdiffusion3. Ezek az adatok a modell teljesítményét írják le a közölt tesztben, nem pedig a laboratóriumi validáció befejezését. A kutatók ügynökökkel jelölteket hozhatnak létre és értékelhetnek, mielőtt kiválasztják a laboratóriumban tesztelendő terveket.
A kvantumipari partnerek a kalibrálást és a hibajavítást célozzák
Az IQM Quantum Computers az Isinget használja kvantumprocesszorai kalibrálására. A SEEQC az Isinget, az NVIDIA NVQLinket és saját Digital Link megoldását kombinálja a valós idejű kvantumhibajavítás alacsony késleltetési igényeinek kezelésére.
Az AWS az Isinget integrálja az AWS Parallel Computing Service szolgáltatásba, hogy a kutatók a telepítés előtt is dolgozhassanak a modellekkel. Az NVIDIA megjegyzi, hogy a dekódolást a késleltetési követelmények miatt jellemzően a kvantumprocesszorral egy helyen működő klasszikus hardveren végzik; az AWS-integráció a telepítési szakasz előtti kutatást támogatja.
Mi érhető el most, és mi van még tervben?
Az NVIDIA beszámolója különbséget tesz a jelenleg hozzáférhető modellek és a közelgő kiadások között. A Super VL modellplatformokon, az NVIDIA NIM-en és partnereken keresztül érhető el. A Kumo, a Cosmos, a Retriever, a BioNeMo RFD4-Proteina és az Ising szintén rendelkezik feltüntetett terjesztési csatornákkal, bár ezek termékenként eltérnek.
A közeljövőben megjelenő termékek közé a várhatóan október 23-án érkező Nemotron 3.5 Bolt, valamint az október későbbi részére ütemezett Alpamayo 2 Edge tartozik. Ezek tervezett elérhetőségi időpontok, nem már lezajlott megjelenések.
Következtetés
A bővítés az egyedi igényekre szabható NVIDIA-modellek körét a vállalati ügynököktől az üzleti előrejelzéseken és a fizikai MI-n át a tudományos kutatásig terjeszti ki. A fejlesztők számára az azonnali különbség abban áll, hogy mely eszközök érhetők már el kipróbálásra, és melyek azok – a Bolt és az Alpamayo –, amelyek megjelenése még október későbbi részére van ütemezve.
További hírek
Jogi nyilatkozat
Ez a FinanceVelix-cikk általános tájékoztatást nyújt, nem pedig személyre szabott pénzügyi, befektetési, jogi vagy adótanácsot. A piaci árak, a kamatlábak és a gazdasági körülmények változhatnak; a befektetések veszteség kockázatával járnak. A tények a közzétételkor rendelkezésre álló információkat tükrözik, és változhatnak. A fontos információkat ellenőrizze önállóan, és szükség esetén forduljon képzett szakemberhez. Egy eszköz, vállalat vagy szolgáltatás említése nem jelent ajánlást.
