NVIDIA расширяет портфель открытых моделей: в него входят модели Kumo для структурированных бизнес-данных, новые модели Nemotron и инструменты для робототехники, разработки белков и квантовых вычислений. Расширение линейки открытых моделей NVIDIA, о котором подробно рассказали 21 октября 2026 года, предоставляет организациям базовые модели, которые можно адаптировать с помощью локальных данных и развертывать на контролируемой ими инфраструктуре. Большинство представленных решений уже доступны; выход Nemotron 3.5 Bolt ожидается 23 октября, а Alpamayo 2 Edge запланирована на более поздний срок в этом месяце.
Главное
- Kumo добавляет возможности прогнозирования, предсказания и оценки риска мошенничества для структурированных корпоративных данных. Среди первых организаций, работающих с этой моделью, — Coinbase, Revolut и Databricks.
- Расширение выходит за рамки языковых моделей и охватывает обучение робототехники, бортовые системы рассуждения в автомобилях, разработку белков и калибровку квантового оборудования.
- Доступность различается в зависимости от продукта: несколько семейств моделей уже доступны, тогда как Nemotron 3.5 Bolt и Alpamayo 2 Edge еще не выпущены.
Содержание
- Что организации могут настраивать с помощью открытых моделей NVIDIA
- Kumo предназначена для прогнозирования на основе бизнес-данных
- Инструменты для робототехники ориентированы на обучение до развертывания
- Научные модели для разработки белков и квантовых систем
- Что доступно сейчас и что еще запланировано
- Заключение
Что организации могут настраивать с помощью открытых моделей NVIDIA
Расширение портфеля направлено на то, чтобы предоставить разработчикам модели, которые можно адаптировать к собственным языкам, знаниям и требованиям отрасли, а не ограничиваться универсальной системой. По описанию NVIDIA, портфель служит основой для приложений, которые организации могут запускать на подконтрольной им инфраструктуре.
Nemotron включает языковые модели, наборы данных и рецепты обучения для агентов, работающих с текстом и изображениями. Среди представленных новинок — Nemotron 3.5 Super VL и Nemotron 3.5 Bolt, а также модели Retriever для создания эмбеддингов, повторного ранжирования и разбора документов. Вместе они охватывают как возможности агентов, так и подготовку корпоративных документов к работе с такими системами.
По данным NVIDIA, Dassault Systèmes, SAP, Salesforce, Shopify, Synopsys и WPP работают с моделями и наборами данных Nemotron над созданием пользовательских моделей и предметно-ориентированных агентов. В этой работе также участвуют Accenture и EY. Речь идет о разработке, а не о подтверждении того, что каждый участник уже завершил внедрение в промышленную эксплуатацию.
Среди европейских участников NVIDIA Nemotron Coalition — Black Forest Labs, H-Company и Mistral. По данным NVIDIA, их данные, исследования и опыт используются в основе Nemotron.
| Продукт | Подробности |
|---|---|
| Nemotron 3.5 Super VL | Доступна через Hugging Face, ModelScope, OpenRouter, NVIDIA NIM и партнеров. |
| Nemotron 3.5 Bolt | Ожидается, что станет доступна 23 октября. |
| Nemotron Retriever | Доступна через Hugging Face, платформы партнеров и NVIDIA NIM для создания эмбеддингов, повторного ранжирования и разбора документов. |
| Kumo | Доступна на Hugging Face и в виде микросервиса NVIDIA NIM для инференса в промышленной эксплуатации. |
| Cosmos | Открыто доступна на Hugging Face и GitHub, а также через отдельных партнеров по инференсу. |
| Alpamayo 2 Edge | Загрузка на GitHub и Hugging Face запланирована на более поздний срок в октябре. |
| BioNeMo RFD4-Proteina | Доступна через платформу разработчиков NVIDIA, NVIDIA NIM, GitHub, Hugging Face и отдельных партнеров по инференсу. |
| Ising | Доступна на GitHub, Hugging Face и платформе разработчиков NVIDIA. |
Kumo предназначена для прогнозирования на основе бизнес-данных
Kumo — новинка, наиболее непосредственно ориентированная на бизнес-данные. Ее базовые модели с открытыми весами, библиотеки и инструменты предназначены для прогнозирования результатов, оценки риска мошенничества и выдачи рекомендаций на основе структурированной информации.
По описанию NVIDIA, практическое изменение заключается в снижении потребности создавать отдельный конвейер машинного обучения для каждой задачи прогнозирования. Разработчики могут начать с предварительно обученных моделей и дообучить их на собственных данных, если для конкретной рабочей нагрузки требуется более высокая производительность.
Kumo Structured охватывает прогнозирование на основе реляционных и табличных данных, предсказание и обнаружение аномалий. Kumo Engine предоставляет стек библиотек с открытым исходным кодом для разработки и развертывания базовых моделей структурированных данных. Это семейство входит в NVIDIA Agent Knowledge Foundation.
Cognite, Coinbase, Databricks, DoorDash, Revolut и Tubi входят в число первых организаций, работающих с Kumo. NVIDIA также сообщает, что клиенты Snowflake уже используют эти модели для ускорения разработки ИИ в рекламе, энергетике, финансовых услугах и розничной торговле. В отчете не приводятся количественные оценки экономии для клиентов или улучшения точности прогнозов.
Инструменты для робототехники ориентированы на обучение до развертывания
Для физического ИИ NVIDIA добавляет инструменты постобучения и оптимизации Cosmos, призванные улучшить мировые модели при меньших вычислительных затратах. Контрольные точки симуляции позволяют разработчикам оценивать поведение в интерактивных сценариях вождения и роботизированных манипуляций до испытаний в реальном мире.
Новая Cosmos Data Factory объединяет схемы рабочих процессов и основные навыки агентов для отбора, разметки, генерации и оценки обучающих данных. Среди областей применения — сценарии вождения, дефекты продукции и расширение набора изображений. Разработчики могут использовать полные рабочие процессы или отдельные возможности, а агенты координируют процесс.
NVIDIA сообщает, что Porsche совместно с Voxel51, ANYbotics совместно с Encord, Zalando и CEVA Logistics совместно с Sereact, а также Siemens используют Cosmos Data Factory для создания разнообразных обучающих наборов данных и повышения точности моделей.
Alpamayo 2 Edge предназначена для другого этапа — обработки данных и рассуждений непосредственно в автономных автомобилях. Компактная модель объединяет понимание дорожной обстановки в реальном времени и планирование движения, построена на базе Cosmos 3 Edge, основанной на Nemotron, и оптимизирована для NVIDIA DRIVE AGX Thor. По словам NVIDIA, она разработана для внедрения передовых функций вождения в автомобили с меньшими требованиями к вычислительным ресурсам. Загрузка модели по-прежнему запланирована на более поздний срок в этом месяце.
Научные модели для разработки белков и квантовых систем
Научные новинки предназначены для отдельных рабочих процессов, а не для одной универсальной исследовательской системы. BioNeMo RFD4-Proteina генерирует аминокислотные последовательности и трехмерные структуры белков, тогда как Ising предназначена для калибровки и коррекции ошибок квантового оборудования.
Кандидаты в белки по-прежнему проходят лабораторные испытания
Модель RFD4-Proteina, разработанная NVIDIA и лабораторией Бейкера при Институте дизайна белков Вашингтонского университета, предназначена для разработки белков, которые связываются с труднодоступными мишенями или малыми молекулами либо собираются в сложные структуры.
NVIDIA сообщает о ведущих показателях модели более чем в 10 задачах разработки белков и примерно в 13 раз более высокой скорости генерации по сравнению с RFdiffusion3 в тесте на белках длиной 200 аминокислот. Эти цифры характеризуют производительность модели в представленном тесте, а не подтвержденные результаты лабораторной проверки. Исследователи могут использовать агентов для генерации и оценки кандидатов, прежде чем выбрать конструкции для лабораторного тестирования.
Квантовые партнеры нацелены на калибровку и коррекцию ошибок
IQM Quantum Computers использует Ising для калибровки своих квантовых процессоров. SEEQC объединяет Ising, NVIDIA NVQLink и свою систему Digital Link для решения задач коррекции квантовых ошибок в реальном времени, требующих низкой задержки.
AWS интегрирует Ising в AWS Parallel Computing Service, чтобы исследователи могли работать с моделями до их развертывания. NVIDIA отмечает, что декодирование обычно выполняется на классическом оборудовании, размещенном рядом с квантовым процессором, из-за требований к задержке; интеграция с AWS поддерживает исследования до этого этапа развертывания.
Что доступно сейчас и что еще запланировано
В отчете NVIDIA отдельно указаны уже доступные модели и предстоящие выпуски. Super VL доступна через платформы моделей, NVIDIA NIM и партнеров. Для Kumo, Cosmos, Retriever, BioNeMo RFD4-Proteina и Ising также перечислены каналы распространения, хотя они различаются в зависимости от продукта.
В ближайшее время ожидаются еще два выпуска: Nemotron 3.5 Bolt — 23 октября, а Alpamayo 2 Edge — позднее в октябре. Это заявленные планы по доступности, а не уже состоявшиеся выпуски.
Заключение
Расширение портфеля делает настраиваемые модели NVIDIA доступными для более широкого круга задач — от корпоративных агентов и бизнес-прогнозирования до физического ИИ и научных исследований. Для разработчиков ключевое различие на данный момент — между инструментами, уже доступными для оценки, и выпусками Bolt и Alpamayo, запланированными на более поздний срок в октябре.
Читайте также
Отказ от ответственности
Эта статья FinanceVelix содержит общую информацию и не является персональной финансовой, инвестиционной, юридической или налоговой рекомендацией. Рыночные цены, процентные ставки и экономические условия могут меняться; инвестиции сопряжены с риском убытков. Факты отражают информацию, доступную на момент публикации, и могут измениться. Самостоятельно проверяйте важную информацию и при необходимости консультируйтесь с квалифицированным специалистом. Упоминание актива, компании или услуги не является рекомендацией.
