NVIDIA, yapılandırılmış iş verileri için Kumo modelleri, yeni Nemotron modelleri ve robotik, protein tasarımı ile kuantum hesaplamayı kapsayan araçlarla açık model portföyünü genişletiyor. 21 Ekim 2026'da ayrıntıları açıklanan NVIDIA açık model genişlemesi, kuruluşlara yerel verileriyle özelleştirebilecekleri ve kendi denetimlerindeki altyapıda çalıştırabilecekleri temeller sunuyor. Duyurulan tekliflerin çoğu kullanıma sunulmuş durumda; Nemotron 3.5 Bolt'un 23 Ekim'de, Alpamayo 2 Edge'in ise bu ayın ilerleyen günlerinde kullanıma açılması bekleniyor.
Öne Çıkanlar
- Kumo, yapılandırılmış kurumsal veriler için tahmin, öngörü ve dolandırıcılık riski değerlendirme yetenekleri sunuyor; Coinbase, Revolut ve Databricks bu modeli kullanan ilk kuruluşlar arasında.
- Genişleme, dil modellerinin ötesine geçerek robotik eğitimi, araç içi akıl yürütme, protein tasarımı ve kuantum donanım kalibrasyonunu kapsıyor.
- Portföydeki ürünlerin kullanılabilirliği farklılık gösteriyor: Bazı model ailelerine şu anda erişilebiliyor, ancak Nemotron 3.5 Bolt ve Alpamayo 2 Edge henüz kullanıma sunulmadı.
İçindekiler
- NVIDIA açık modelleri kuruluşların neleri özelleştirmesine olanak tanıyor?
- Kumo, iş verilerinden tahminler üretmeyi hedefliyor
- Robotik araçları, kullanıma almadan önce eğitime odaklanıyor
- Bilim modelleri protein tasarımı ve kuantum sistemlerini ele alıyor
- Şu anda neler kullanıma sunuldu, neler hâlâ planlama aşamasında?
- Sonuç
NVIDIA açık modelleri kuruluşların neleri özelleştirmesine olanak tanıyor?
Genişlemenin odağında, geliştiricilere yalnızca genel amaçlı bir sistem kullanmak yerine kendi dillerine, bilgilerine ve sektörel gereksinimlerine uyarlayabilecekleri modeller sunmak yer alıyor. NVIDIA, portföyü kuruluşların kendi denetimlerindeki altyapıda çalıştırabilecekleri uygulamalar için bir temel olarak tanımlıyor.
Nemotron; metin ve görüntülerle çalışan ajanlar için dil modelleri, veri kümeleri ve eğitim tarifleri sunuyor. Duyurulan eklemeler arasında Nemotron 3.5 Super VL ve Nemotron 3.5 Bolt'un yanı sıra gömme, yeniden sıralama ve belge ayrıştırma için Retriever modelleri bulunuyor. Bunlar, hem ajanların yeteneklerini hem de kurumsal belgeleri bu sistemler tarafından kullanılabilir hâle getirme çalışmalarını destekliyor.
Şirket, özel modeller ve alana özgü ajanlar geliştirmek üzere Nemotron modelleri ve veri kümeleriyle çalışan kuruluşlar arasında Dassault Systèmes, SAP, Salesforce, Shopify, Synopsys ve WPP'yi sayıyor. Accenture ve EY de çalışmalara katılıyor. Bunlar geliştirme çalışmaları olarak nitelendiriliyor; katılımcıların tümünün üretim ortamında kullanıma geçişi tamamladığının kanıtı olarak sunulmuyor.
NVIDIA Nemotron Coalition'a katkı sunan Avrupalı kuruluşlar arasında Black Forest Labs, H-Company ve Mistral bulunuyor. NVIDIA'ya göre bu kuruluşların verileri, araştırmaları ve uzmanlığı Nemotron temel modeline katkı sağlıyor.
| Ürün | Ayrıntılar |
|---|---|
| Nemotron 3.5 Super VL | Hugging Face, ModelScope, OpenRouter, NVIDIA NIM ve iş ortakları aracılığıyla kullanılabilir. |
| Nemotron 3.5 Bolt | 23 Ekim'de kullanıma sunulması bekleniyor. |
| Nemotron Retriever | Gömme, yeniden sıralama ve belge ayrıştırma için Hugging Face, iş ortağı platformları ve NVIDIA NIM aracılığıyla kullanılabilir. |
| Kumo | Hugging Face'te kullanılabilir ve üretim ortamında çıkarım için NVIDIA NIM mikro hizmeti olarak sunuluyor. |
| Cosmos | Hugging Face ve GitHub'da açık erişime sunuluyor; ayrıca seçili çıkarım iş ortakları aracılığıyla da kullanılabiliyor. |
| Alpamayo 2 Edge | Ekim ayının ilerleyen günlerinde GitHub ve Hugging Face'te indirmeye açılması planlanıyor. |
| BioNeMo RFD4-Proteina | NVIDIA'nın geliştirici platformu, NVIDIA NIM, GitHub, Hugging Face ve seçili çıkarım iş ortakları aracılığıyla kullanılabilir. |
| Ising | GitHub, Hugging Face ve NVIDIA'nın geliştirici platformunda kullanılabilir. |
Kumo, iş verilerinden tahminler üretmeyi hedefliyor
Kumo, doğrudan iş verilerine odaklanan en belirgin yeni ürün. Açık ağırlıklı temel modelleri, kütüphaneleri ve araçları; uygulamaların yapılandırılmış bilgilerden sonuçları öngörmesine, dolandırıcılık riskini puanlamasına ve eylemler önermesine yardımcı olacak şekilde tasarlandı.
NVIDIA'nın tarif ettiği pratik değişiklik, her tahmin görevi için ayrı bir makine öğrenimi süreci oluşturma gereksiniminin azalması. Geliştiriciler, önceden eğitilmiş modellerle başlayabilir ve daha yüksek performans gerektiren iş yüklerinde bunları özel veriler üzerinde ince ayarlayabilir.
Kumo Structured; ilişkisel ve tablo biçimindeki verilerle tahmin, öngörü ve anomali tespitini kapsıyor. Kumo Engine, yapılandırılmış veri temel modellerini geliştirmek ve kullanıma almak için açık bir kütüphane yığını sunuyor. Bu model ailesi, NVIDIA Agent Knowledge Foundation'ın bir parçası.
Cognite, Coinbase, Databricks, DoorDash, Revolut ve Tubi, Kumo ile çalışan ilk kuruluşlar arasında yer alıyor. NVIDIA ayrıca Snowflake müşterilerinin reklamcılık, enerji, finansal hizmetler ve perakende alanlarında yapay zekâ geliştirmeyi hızlandırmak için modelleri hâlihazırda kullandığını belirtiyor. Haberde müşteri tasarrufları veya tahminlerdeki iyileşmeler nicel olarak belirtilmiyor.
Robotik araçları, kullanıma almadan önce eğitime odaklanıyor
NVIDIA, fiziksel yapay zekâ alanında daha az hesaplama gücüyle dünya modellerini iyileştirmeyi amaçlayan Cosmos son eğitim ve optimizasyon araçlarını ekliyor. Simülasyon kontrol noktaları, geliştiricilerin gerçek dünyada testlere başlamadan önce etkileşimli sürüş ve robotik manipülasyon senaryolarındaki davranışları değerlendirmesine olanak tanıyor.
Yeni Cosmos Data Factory, eğitim verilerini derlemek, etiketlemek, üretmek ve değerlendirmek için taslakları ve temel ajan becerilerini bir araya getiriyor. Kullanım alanları arasında sürüş senaryoları, ürün kusurları ve görüntü artırma yer alıyor. Geliştiriciler, ajanların süreci koordine etmesiyle uçtan uca iş akışlarından veya tek tek yeteneklerden yararlanabiliyor.
NVIDIA; Voxel51 ile Porsche, Encord ile ANYbotics, Sereact ile Zalando ve CEVA Logistics'in yanı sıra Siemens'in de çeşitli eğitim veri kümeleri oluşturmak ve modellerin doğruluğunu artırmak için Cosmos Data Factory kullandığını belirtiyor.
Alpamayo 2 Edge farklı bir aşamaya odaklanıyor: otonom araçların içindeki akıl yürütme. Kompakt model gerçek zamanlı sahne anlayışını ve hareket planlamasını bir araya getiriyor, Cosmos 3 Edge'in Nemotron tabanlı temel modeli üzerine kuruluyor ve NVIDIA DRIVE AGX Thor için optimize ediliyor. NVIDIA, modelin daha düşük hesaplama gereksinimlerine sahip araçlara gelişmiş sürüş yetenekleri kazandırmak üzere tasarlandığını belirtiyor; indirilebilir hâle gelmesi hâlâ bu ayın ilerleyen günleri için planlanıyor.
Bilim modelleri protein tasarımı ve kuantum sistemlerini ele alıyor
Bilim alanındaki yeni ürünler, tek bir genel amaçlı araştırma asistanı sunmak yerine birbirinden farklı iş akışlarına hizmet ediyor. BioNeMo RFD4-Proteina protein dizileri ve üç boyutlu yapılar üretirken, Ising kuantum donanımının kalibrasyonu ve hata düzeltmesini hedefliyor.
Protein adayları hâlâ laboratuvar testlerinden geçiriliyor
Washington Üniversitesi Protein Tasarımı Enstitüsü'ndeki Baker Lab ve NVIDIA tarafından geliştirilen RFD4-Proteina; zor hedeflere veya küçük moleküllere bağlanan ya da karmaşık yapılarda bir araya gelen proteinlerin tasarlanmasına yardımcı olmayı amaçlıyor.
NVIDIA, 10'dan fazla protein tasarımı görevinde lider performans bildirdiğini ve 200 amino asitten oluşan proteinlerin kullanıldığı bir kıyaslamada RFdiffusion3'ten yaklaşık 13 kat daha hızlı üretim yaptığını belirtiyor. Bu rakamlar, tamamlanmış laboratuvar doğrulamasını değil, bildirilen kıyaslamadaki model performansını ifade ediyor. Araştırmacılar, laboratuvarda test edilecek tasarımları seçmeden önce adayları üretmek ve değerlendirmek için ajanlardan yararlanabiliyor.
Kuantum iş ortakları kalibrasyon ve hata düzeltmeyi hedefliyor
IQM Quantum Computers, kuantum işlemcilerini kalibre etmek için Ising'den yararlanıyor. SEEQC ise gerçek zamanlı kuantum hata düzeltmesinin düşük gecikme gereksinimlerini karşılamak üzere Ising'i, NVIDIA NVQLink'i ve Digital Link'i bir araya getiriyor.
AWS, araştırmacıların modelleri kullanıma almadan önce onlarla çalışabilmesi için Ising'i AWS Parallel Computing Service'e entegre ediyor. NVIDIA, gecikme gereksinimleri nedeniyle hata kod çözme işleminin genellikle kuantum işlemciyle aynı yerde bulunan klasik donanım üzerinde gerçekleştirildiğini belirtiyor; AWS entegrasyonu, bu kullanım aşamasından önceki araştırmaları destekliyor.
Şu anda neler kullanıma sunuldu, neler hâlâ planlama aşamasında?
NVIDIA'nın açıklaması, şu anda erişilebilen modellerle yakında yayımlanacak modelleri birbirinden ayırıyor. Super VL; model platformları, NVIDIA NIM ve iş ortakları aracılığıyla kullanılabilir. Kumo, Cosmos, Retriever, BioNeMo RFD4-Proteina ve Ising için de dağıtım kanalları listeleniyor; ancak bu kanallar ürüne göre farklılık gösteriyor.
Yakın vadede kullanıma sunulması beklenen diğer ürünler, 23 Ekim'de çıkması öngörülen Nemotron 3.5 Bolt ve ekim ayının ilerleyen günlerinde kullanıma açılması planlanan Alpamayo 2 Edge. Bu tarihler, tamamlanmış sürümleri değil, planlanan kullanılabilirlik tarihlerini ifade ediyor.
Sonuç
Bu genişleme, NVIDIA'nın özelleştirilebilir model tekliflerini kurumsal ajanlardan iş verilerine dayalı tahminlere, fiziksel yapay zekâya ve bilimsel araştırmalara taşıyor. Geliştiriciler açısından bugün öne çıkan ayrım, hâlihazırda değerlendirme için kullanılabilen araçlarla ekim ayının ilerleyen günlerinde çıkması planlanan Bolt ve Alpamayo sürümleri arasında.
Daha Fazla Haber
Daha fazla FinanceVelix haberi
Sorumluluk Reddi
Bu FinanceVelix makalesi, kişiye özel finansal, yatırım, hukuki veya vergi danışmanlığı değil, genel bilgi sunar. Piyasa fiyatları, faiz oranları ve ekonomik koşullar değişebilir; yatırımlar zarar riski taşır. Bilgiler, yayımlandığı sırada mevcut olan materyalleri yansıtır ve değişebilir. Önemli bilgileri bağımsız olarak doğrulayın ve gerektiğinde yetkin bir uzmana danışın. Bir varlıktan, şirketten veya hizmetten söz edilmesi, bunların onaylandığı anlamına gelmez.
