NVIDIA își extinde portofoliul de modele deschise cu modelele Kumo pentru date de business structurate, noi modele Nemotron și instrumente pentru robotică, proiectarea proteinelor și calculul cuantic. Extinderea modelelor deschise NVIDIA, prezentată în detaliu pe 21 octombrie 2026, oferă organizațiilor baze pe care le pot personaliza cu date locale și implementa pe infrastructura pe care o controlează. Majoritatea produselor anunțate sunt disponibile, în timp ce Nemotron 3.5 Bolt este așteptat pe 23 octombrie, iar Alpamayo 2 Edge este programat pentru mai târziu în această lună.

Concluzii principale

  • Kumo adaugă capabilități de predicție, prognoză și evaluare a riscului de fraudă pentru date structurate de întreprindere; Coinbase, Revolut și Databricks se numără printre primele organizații care lucrează cu acesta.
  • Extinderea depășește modelele lingvistice și include instruirea roboților, raționamentul la bordul vehiculelor, proiectarea proteinelor și calibrarea hardware-ului cuantic.
  • Disponibilitatea diferă în cadrul portofoliului: mai multe familii de modele sunt accesibile acum, însă Nemotron 3.5 Bolt și Alpamayo 2 Edge urmează să fie lansate.

Cuprins

Ce le permit modelele deschise NVIDIA organizațiilor să personalizeze

Extinderea urmărește să le ofere dezvoltatorilor modele pe care le pot adapta la limbile, cunoștințele și cerințele sectorului propriu, în loc să se limiteze la un sistem de uz general. NVIDIA descrie portofoliul drept o bază pentru aplicații pe care organizațiile le pot rula pe infrastructura pe care o controlează.

Nemotron pune la dispoziție modele lingvistice, seturi de date și rețete de instruire pentru agenți care lucrează cu text și imagini. Printre noutățile anunțate se numără Nemotron 3.5 Super VL și Nemotron 3.5 Bolt, alături de modelele Retriever pentru generarea de reprezentări vectoriale, rerangare și analizarea documentelor. Împreună, acestea vizează atât capabilitățile agenților, cât și transformarea documentelor de întreprindere în resurse utilizabile de aceste sisteme.

Compania menționează Dassault Systèmes, SAP, Salesforce, Shopify, Synopsys și WPP printre organizațiile care lucrează cu modelele și seturile de date Nemotron pentru a dezvolta modele personalizate și agenți specializați în anumite domenii. Sunt implicate și Accenture și EY. Acestea sunt descrise drept eforturi de dezvoltare, nu ca dovadă că fiecare participant a finalizat implementarea în producție.

Printre contributorii europeni la NVIDIA Nemotron Coalition se numără Black Forest Labs, H-Company și Mistral. Potrivit NVIDIA, datele, cercetarea și expertiza lor contribuie la baza Nemotron.

ElementDetalii
Nemotron 3.5 Super VLDisponibil prin Hugging Face, ModelScope, OpenRouter, NVIDIA NIM și parteneri.
Nemotron 3.5 BoltSe așteaptă să devină disponibil pe 23 octombrie.
Nemotron RetrieverDisponibil prin Hugging Face, platformele partenerilor și NVIDIA NIM pentru generarea de reprezentări vectoriale, rerangare și analizarea documentelor.
KumoDisponibil pe Hugging Face și sub forma unui microserviciu NVIDIA NIM pentru inferență în producție.
CosmosDisponibil în regim deschis pe Hugging Face și GitHub, precum și prin anumiți parteneri de inferență.
Alpamayo 2 EdgePlanificat pentru descărcare de pe GitHub și Hugging Face mai târziu în octombrie.
BioNeMo RFD4-ProteinaDisponibil prin platforma pentru dezvoltatori NVIDIA, NVIDIA NIM, GitHub, Hugging Face și anumiți parteneri de inferență.
IsingDisponibil pe GitHub, Hugging Face și platforma pentru dezvoltatori NVIDIA.

Kumo vizează predicții bazate pe date de business

Kumo este noutatea cu cea mai directă orientare către datele de business. Modelele sale fundamentale cu ponderi deschise, bibliotecile și instrumentele sunt concepute pentru a ajuta aplicațiile să prognozeze rezultate, să evalueze riscul de fraudă și să recomande acțiuni pe baza informațiilor structurate.

Schimbarea practică descrisă de NVIDIA constă în reducerea nevoii de a construi un flux de lucru separat de învățare automată pentru fiecare sarcină de predicție. Dezvoltatorii pot porni de la modele preinstruite și le pot ajusta cu date proprietare atunci când o sarcină necesită performanțe mai ridicate.

Kumo Structured acoperă predicția pe date relaționale și tabelare, prognoza și detectarea anomaliilor. Kumo Engine oferă stiva de biblioteci deschise pentru dezvoltarea și implementarea modelelor fundamentale pentru date structurate. Familia face parte din NVIDIA Agent Knowledge Foundation.

Cognite, Coinbase, Databricks, DoorDash, Revolut și Tubi se numără printre primele organizații care lucrează cu Kumo. NVIDIA mai afirmă că utilizatorii Snowflake folosesc deja modelele pentru a accelera dezvoltarea AI în publicitate, energie, servicii financiare și retail. Raportul nu cuantifică economiile clienților sau îmbunătățirile predicțiilor.

Instrumentele de robotică se concentrează pe instruirea dinaintea implementării

Pentru AI-ul fizic, NVIDIA adaugă instrumente Cosmos de post-instruire și optimizare, menite să îmbunătățească modelele lumii cu un consum mai redus de resurse de calcul. Punctele de control pentru simulare le permit dezvoltatorilor să evalueze comportamentul în scenarii interactive de conducere și manipulare robotică înainte de testarea în lumea reală.

Noul Cosmos Data Factory combină planuri de lucru și competențe de bază ale agenților pentru selectarea, etichetarea, generarea și evaluarea datelor de instruire. Printre utilizări se numără scenarii de conducere, defecte ale produselor și augmentarea imaginilor. Dezvoltatorii pot folosi fluxuri de lucru complete sau capabilități individuale, agenții coordonând procesul.

NVIDIA afirmă că Porsche, împreună cu Voxel51, ANYbotics, împreună cu Encord, Zalando și CEVA Logistics, împreună cu Sereact, precum și Siemens folosesc Cosmos Data Factory pentru a crea seturi de date de instruire diverse și a îmbunătăți precizia modelelor.

Alpamayo 2 Edge vizează o etapă diferită: raționamentul în interiorul vehiculelor autonome. Modelul compact combină înțelegerea în timp real a scenei cu planificarea mișcării, este construit pe baza Nemotron a modelului Cosmos 3 Edge și este optimizat pentru NVIDIA DRIVE AGX Thor. NVIDIA afirmă că este conceput pentru a aduce capabilități avansate de conducere în vehicule cu cerințe de calcul mai reduse; descărcarea sa rămâne programată pentru mai târziu în această lună.

Modelele științifice vizează proiectarea proteinelor și sistemele cuantice

Noutățile științifice deservesc fluxuri de lucru distincte, nu un singur asistent de cercetare de uz general. BioNeMo RFD4-Proteina generează secvențe de proteine și structuri tridimensionale, în timp ce Ising vizează calibrarea și corectarea erorilor pentru hardware-ul cuantic.

Candidații proteici sunt în continuare testați în laborator

Dezvoltat de NVIDIA și Baker Lab din cadrul Institute for Protein Design al University of Washington, RFD4-Proteina este conceput pentru a ajuta la proiectarea proteinelor care se leagă de ținte dificile sau de molecule mici ori se asamblează în structuri complexe.

NVIDIA raportează performanțe de vârf în peste 10 sarcini de proiectare a proteinelor și o generare de aproximativ 13 ori mai rapidă decât RFdiffusion3 într-un test comparativ care utilizează proteine cu 200 de aminoacizi. Aceste cifre descriu performanța modelului în testul comparativ raportat, nu o validare de laborator finalizată. Cercetătorii pot folosi agenți pentru a genera și evalua candidați înainte de a selecta proiectele care vor fi testate în laborator.

Partenerii din domeniul cuantic vizează calibrarea și corectarea erorilor

IQM Quantum Computers folosește Ising pentru calibrarea procesoarelor sale cuantice. SEEQC combină Ising, NVIDIA NVQLink și Digital Link-ul propriu pentru a răspunde cerințelor de latență redusă ale corectării în timp real a erorilor cuantice.

AWS integrează Ising în AWS Parallel Computing Service, astfel încât cercetătorii să poată lucra cu modelele înainte de implementare. NVIDIA precizează că decodarea se efectuează de regulă pe hardware clasic amplasat împreună cu procesorul cuantic, din cauza cerințelor de latență; integrarea AWS sprijină cercetarea înainte de această etapă de implementare.

Ce este disponibil acum și ce este încă planificat

Raportul NVIDIA face distincția între modelele accesibile în prezent și lansările viitoare. Super VL este disponibil prin platforme de modele, NVIDIA NIM și parteneri. Kumo, Cosmos, Retriever, BioNeMo RFD4-Proteina și Ising au, de asemenea, canale de distribuție enumerate, deși acestea diferă de la un produs la altul.

Următoarele lansări pe termen scurt sunt Nemotron 3.5 Bolt, așteptat pe 23 octombrie, și Alpamayo 2 Edge, programat pentru mai târziu în octombrie. Aceste date reprezintă planuri de disponibilitate declarate, nu lansări deja finalizate.

Concluzie

Extinderea lărgește oferta NVIDIA de modele personalizabile, de la agenți pentru companii la predicții de business, AI fizic și cercetare științifică. Pentru dezvoltatori, distincția imediată este între instrumentele deja disponibile pentru evaluare și lansările Bolt și Alpamayo, încă programate pentru mai târziu în octombrie.

Citește mai multe știri

Mai multe știri FinanceVelix

Declinarea responsabilității

Acest articol FinanceVelix oferă informații generale, nu consultanță financiară, de investiții, juridică sau fiscală personalizată. Prețurile pieței, ratele dobânzilor și condițiile economice se pot schimba; investițiile implică riscul unor pierderi. Informațiile reflectă materialele disponibile la momentul publicării și se pot modifica. Verificați independent informațiile importante și consultați un profesionist calificat atunci când este necesar. Menționarea unui activ, a unei companii sau a unui serviciu nu reprezintă o recomandare.