NVIDIA розширює портфель відкритих моделей, додаючи моделі Kumo для структурованих бізнес-даних, нові моделі Nemotron та інструменти для робототехніки, дизайну білків і квантових обчислень. Розширення портфеля відкритих моделей NVIDIA, про яке детально розповіли 21 жовтня 2026 року, надає організаціям базові моделі, які можна адаптувати за допомогою локальних даних і розгортати на інфраструктурі під власним контролем. Більшість анонсованих продуктів уже доступні, тоді як Nemotron 3.5 Bolt очікується 23 жовтня, а Alpamayo 2 Edge має з’явитися пізніше цього місяця.
Ключові висновки
- Kumo додає можливості прогнозування, складання прогнозів і оцінювання ризику шахрайства для структурованих корпоративних даних. Серед перших організацій, які працюють із моделлю, — Coinbase, Revolut і Databricks.
- Розширення виходить за межі мовних моделей і охоплює навчання роботів, бортове логічне опрацювання даних у транспортних засобах, дизайн білків і калібрування квантового обладнання.
- Доступність продуктів у портфелі різниться: кілька сімейств моделей уже доступні, але Nemotron 3.5 Bolt і Alpamayo 2 Edge ще не випущені.
Зміст
- Що відкриті моделі NVIDIA дають змогу адаптувати організаціям
- Kumo прогнозує на основі бізнес-даних
- Інструменти для робототехніки зосереджені на навчанні до впровадження
- Наукові моделі для дизайну білків і квантових систем
- Що доступно зараз, а що ще заплановано
- Висновок
Що відкриті моделі NVIDIA дають змогу адаптувати організаціям
Розширення зосереджене на наданні розробникам моделей, які можна адаптувати до власних мов, знань і галузевих вимог, замість використання лише систем загального призначення. NVIDIA описує портфель як основу для застосунків, які організації можуть запускати на інфраструктурі під власним контролем.
Nemotron пропонує мовні моделі, набори даних і рецепти навчання для агентів, які працюють із текстом і зображеннями. До анонсованих новинок належать Nemotron 3.5 Super VL і Nemotron 3.5 Bolt, а також моделі Retriever для створення векторних подань, повторного ранжування та аналізу документів. Разом вони охоплюють як можливості агентів, так і підготовку корпоративних документів до використання цими системами.
За даними компанії, серед організацій, які працюють із моделями та наборами даних Nemotron для розробки спеціалізованих моделей і галузевих агентів, є Dassault Systèmes, SAP, Salesforce, Shopify, Synopsys і WPP. До цієї роботи також залучені Accenture і EY. Йдеться про розроблення, а не про підтвердження того, що всі учасники вже завершили впровадження у виробниче середовище.
Серед європейських учасників NVIDIA Nemotron Coalition — Black Forest Labs, H-Company і Mistral. За словами NVIDIA, їхні дані, дослідження та експертні знання використовуються для розвитку базової платформи Nemotron.
| Продукт | Деталі |
|---|---|
| Nemotron 3.5 Super VL | Доступна через Hugging Face, ModelScope, OpenRouter, NVIDIA NIM і партнерів. |
| Nemotron 3.5 Bolt | Очікується, що стане доступною 23 жовтня. |
| Nemotron Retriever | Доступна через Hugging Face, партнерські платформи та NVIDIA NIM для створення векторних подань, повторного ранжування й аналізу документів. |
| Kumo | Доступна на Hugging Face, а також у вигляді мікросервісу NVIDIA NIM для продуктивного інференсу. |
| Cosmos | У відкритому доступі на Hugging Face і GitHub, а також через окремих партнерів із надання інференсу. |
| Alpamayo 2 Edge | Завантаження з GitHub і Hugging Face заплановане на пізніший період жовтня. |
| BioNeMo RFD4-Proteina | Доступна через платформу для розробників NVIDIA, NVIDIA NIM, GitHub, Hugging Face і окремих партнерів із надання інференсу. |
| Ising | Доступна на GitHub, Hugging Face і платформі для розробників NVIDIA. |
Kumo прогнозує на основі бізнес-даних
Kumo — новинка, найбільш безпосередньо орієнтована на бізнес-дані. Її базові моделі з відкритими вагами, бібліотеки та інструменти призначені для того, щоб допомагати застосункам прогнозувати результати, оцінювати ризик шахрайства та рекомендувати дії на основі структурованої інформації.
Практична зміна, про яку говорить NVIDIA, полягає в тому, що більше не потрібно створювати окремий конвеєр машинного навчання для кожного завдання прогнозування. Розробники можуть почати з попередньо навчених моделей і донавчити їх на власних даних, якщо робочому навантаженню потрібна вища продуктивність.
Kumo Structured охоплює прогнозування на реляційних і табличних даних, складання прогнозів та виявлення аномалій. Kumo Engine надає стек відкритих бібліотек для розробки та розгортання базових моделей для структурованих даних. Це сімейство входить до NVIDIA Agent Knowledge Foundation.
Серед перших організацій, які працюють із Kumo, — Cognite, Coinbase, Databricks, DoorDash, Revolut і Tubi. NVIDIA також повідомляє, що клієнти Snowflake вже використовують моделі для прискорення розробки ШІ у сферах реклами, енергетики, фінансових послуг і роздрібної торгівлі. У звіті не наведено кількісних оцінок економії клієнтів або поліпшення прогнозування.
Інструменти для робототехніки зосереджені на навчанні до впровадження
Для фізичного ШІ NVIDIA додає інструменти донавчання та оптимізації Cosmos, призначені для вдосконалення моделей світу з меншими обчислювальними витратами. Контрольні точки симуляції дають розробникам змогу оцінювати поведінку в інтерактивних сценаріях водіння та роботизованих маніпуляцій до випробувань у реальних умовах.
Нова Cosmos Data Factory поєднує готові схеми та базові навички агентів для збирання, маркування, генерування й оцінювання навчальних даних. Серед можливих застосувань — сценарії водіння, дефекти товарів і доповнення зображень. Розробники можуть використовувати повні робочі процеси або окремі можливості, а агенти координують цей процес.
NVIDIA повідомляє, що Porsche спільно з Voxel51, ANYbotics спільно з Encord, Zalando та CEVA Logistics спільно з Sereact, а також Siemens використовують Cosmos Data Factory для створення різноманітних навчальних наборів даних і підвищення точності моделей.
Alpamayo 2 Edge призначена для іншого етапу — логічного опрацювання даних безпосередньо в автономних транспортних засобах. Компактна модель поєднує розуміння дорожньої ситуації в реальному часі з плануванням руху, побудована на базовій платформі Cosmos 3 Edge на основі Nemotron і оптимізована для NVIDIA DRIVE AGX Thor. За словами NVIDIA, її розроблено для впровадження передових можливостей керування в автомобілі з нижчими вимогами до обчислювальних ресурсів; завантаження моделі, як і раніше, заплановане на пізніший період цього місяця.
Наукові моделі для дизайну білків і квантових систем
Наукові новинки призначені для окремих робочих процесів, а не для єдиного дослідницького помічника загального призначення. BioNeMo RFD4-Proteina генерує амінокислотні послідовності та тривимірні структури білків, тоді як Ising призначена для калібрування квантового обладнання та виправлення помилок.
Білкові кандидати все ще проходять лабораторні випробування
RFD4-Proteina, розроблена NVIDIA та Baker Lab при Інституті дизайну білків Вашингтонського університету, має допомагати у створенні білків, які зв’язуються зі складними мішенями або малими молекулами чи формують складні структури.
NVIDIA повідомляє про провідні результати більш ніж у 10 завданнях із дизайну білків і генерацію приблизно у 13 разів швидшу, ніж у RFdiffusion3, у тесті з білками, що містять 200 амінокислот. Ці показники описують роботу моделі в оприлюдненому тесті, а не завершену лабораторну перевірку. Дослідники можуть використовувати агентів для генерування й оцінювання кандидатів, перш ніж обрати конструкції для лабораторних випробувань.
Партнери у сфері квантових технологій зосереджені на калібруванні та виправленні помилок
IQM Quantum Computers використовує Ising для калібрування своїх квантових процесорів. SEEQC поєднує Ising, NVIDIA NVQLink і свою систему Digital Link, щоб задовольнити вимоги до низької затримки під час виправлення квантових помилок у реальному часі.
AWS інтегрує Ising у AWS Parallel Computing Service, щоб дослідники могли працювати з моделями до їх розгортання. NVIDIA зазначає, що декодування зазвичай виконують на класичному обладнанні, розміщеному поруч із квантовим процесором, через вимоги до затримки; інтеграція з AWS підтримує дослідження, які проводяться до такого етапу розгортання.
Що доступно зараз, а що ще заплановано
У звіті NVIDIA розрізняє моделі, доступні вже зараз, і майбутні випуски. Super VL доступна через модельні платформи, NVIDIA NIM і партнерів. Kumo, Cosmos, Retriever, BioNeMo RFD4-Proteina та Ising також мають зазначені канали розповсюдження, хоча вони відрізняються залежно від продукту.
Серед найближчих майбутніх випусків — Nemotron 3.5 Bolt, очікувана 23 жовтня, та Alpamayo 2 Edge, запланована на пізніший період жовтня. Це заявлені плани щодо доступності, а не підтвердження завершеного випуску.
Висновок
Розширення портфеля охоплює нові адаптовані моделі NVIDIA — від корпоративних агентів до бізнес-прогнозування, фізичного ШІ та наукових досліджень. Для розробників ключова практична відмінність полягає в тому, що одні інструменти вже доступні для оцінювання, тоді як випуски Bolt і Alpamayo, як і раніше, заплановані на пізніший період жовтня.
Читайте також
Застереження
Ця стаття FinanceVelix містить загальну інформацію та не є персоналізованою фінансовою, інвестиційною, юридичною чи податковою консультацією. Ринкові ціни, процентні ставки та економічні умови можуть змінюватися; інвестиції пов’язані з ризиком збитків. Факти відображають інформацію, доступну на момент публікації, і можуть змінитися. Самостійно перевіряйте важливу інформацію та за потреби звертайтеся до кваліфікованого фахівця. Згадка про актив, компанію чи послугу не є рекомендацією.
