NVIDIA đang mở rộng danh mục mô hình mở với các mô hình Kumo dành cho dữ liệu doanh nghiệp có cấu trúc, các mô hình Nemotron mới và công cụ phục vụ nhiều lĩnh vực, từ robot, thiết kế protein đến điện toán lượng tử. Đợt mở rộng mô hình mở của NVIDIA, được trình bày chi tiết ngày 21 tháng 10 năm 2026, cung cấp cho các tổ chức những nền tảng có thể tùy chỉnh bằng dữ liệu nội bộ và triển khai trên hạ tầng do chính họ kiểm soát. Phần lớn các sản phẩm được công bố hiện đã có sẵn, trong khi Nemotron 3.5 Bolt dự kiến ra mắt ngày 23 tháng 10 và Alpamayo 2 Edge được lên lịch phát hành vào cuối tháng này.
Điểm chính
- Kumo bổ sung các khả năng dự đoán, dự báo và đánh giá rủi ro gian lận cho dữ liệu doanh nghiệp có cấu trúc; Coinbase, Revolut và Databricks nằm trong số những tổ chức đầu tiên hợp tác triển khai.
- Đợt mở rộng vượt ra ngoài các mô hình ngôn ngữ, bao gồm huấn luyện robot, khả năng suy luận trên xe, thiết kế protein và hiệu chuẩn phần cứng lượng tử.
- Thời điểm cung cấp khác nhau giữa các sản phẩm: một số dòng mô hình hiện đã có thể sử dụng, nhưng Nemotron 3.5 Bolt và Alpamayo 2 Edge vẫn chưa ra mắt.
Mục lục
- Các mô hình mở của NVIDIA cho phép tổ chức tùy chỉnh những gì
- Kumo hướng đến dự đoán từ dữ liệu doanh nghiệp
- Công cụ robot tập trung vào huấn luyện trước khi triển khai
- Các mô hình khoa học phục vụ thiết kế protein và hệ thống lượng tử
- Những gì hiện đã có và những gì vẫn đang được lên kế hoạch
- Kết luận
Các mô hình mở của NVIDIA cho phép tổ chức tùy chỉnh những gì
Đợt mở rộng tập trung cung cấp cho nhà phát triển các mô hình có thể điều chỉnh theo ngôn ngữ, kiến thức và yêu cầu ngành nghề riêng, thay vì chỉ sử dụng một hệ thống đa dụng. NVIDIA mô tả danh mục này là nền tảng cho các ứng dụng mà tổ chức có thể vận hành trên hạ tầng do mình kiểm soát.
Nemotron cung cấp các mô hình ngôn ngữ, bộ dữ liệu và công thức huấn luyện cho các tác tử làm việc với văn bản và hình ảnh. Những sản phẩm bổ sung được công bố gồm Nemotron 3.5 Super VL và Nemotron 3.5 Bolt, cùng với các mô hình Retriever phục vụ nhúng, xếp hạng lại và phân tích cú pháp tài liệu. Kết hợp lại, các sản phẩm này đáp ứng cả nhu cầu về năng lực của tác tử lẫn công việc giúp các hệ thống đó sử dụng được tài liệu doanh nghiệp.
Công ty cho biết Dassault Systèmes, SAP, Salesforce, Shopify, Synopsys và WPP nằm trong số các tổ chức đang sử dụng mô hình và bộ dữ liệu Nemotron để phát triển mô hình tùy chỉnh và tác tử chuyên ngành. Accenture và EY cũng tham gia. Đây là các nỗ lực phát triển, không phải bằng chứng cho thấy mọi bên tham gia đều đã hoàn tất triển khai trong môi trường sản xuất.
Theo NVIDIA, các đơn vị đóng góp ở châu Âu cho NVIDIA Nemotron Coalition gồm Black Forest Labs, H-Company và Mistral. Dữ liệu, nghiên cứu và chuyên môn của họ được đưa vào nền tảng Nemotron.
| Hạng mục | Chi tiết |
|---|---|
| Nemotron 3.5 Super VL | Hiện có trên Hugging Face, ModelScope, OpenRouter, NVIDIA NIM và các đối tác. |
| Nemotron 3.5 Bolt | Dự kiến có mặt vào ngày 23 tháng 10. |
| Nemotron Retriever | Hiện có trên Hugging Face, nền tảng đối tác và NVIDIA NIM, phục vụ nhúng, xếp hạng lại và phân tích cú pháp tài liệu. |
| Kumo | Hiện có trên Hugging Face và được đóng gói dưới dạng vi dịch vụ NVIDIA NIM để suy luận trong môi trường sản xuất. |
| Cosmos | Được cung cấp công khai trên Hugging Face và GitHub, cũng như thông qua một số đối tác suy luận. |
| Alpamayo 2 Edge | Dự kiến cho phép tải xuống trên GitHub và Hugging Face vào cuối tháng 10. |
| BioNeMo RFD4-Proteina | Hiện có trên nền tảng dành cho nhà phát triển của NVIDIA, NVIDIA NIM, GitHub, Hugging Face và một số đối tác suy luận. |
| Ising | Hiện có trên GitHub, Hugging Face và nền tảng dành cho nhà phát triển của NVIDIA. |
Kumo hướng đến dự đoán từ dữ liệu doanh nghiệp
Kumo là sản phẩm bổ sung tập trung trực tiếp nhất vào dữ liệu doanh nghiệp. Các mô hình nền tảng có trọng số mở, thư viện và công cụ của Kumo được thiết kế để giúp ứng dụng dự báo kết quả, chấm điểm rủi ro gian lận và đề xuất hành động dựa trên thông tin có cấu trúc.
Thay đổi thực tiễn mà NVIDIA mô tả là giảm nhu cầu xây dựng một quy trình máy học riêng cho từng tác vụ dự đoán. Nhà phát triển có thể bắt đầu với các mô hình đã tiền huấn luyện rồi tinh chỉnh chúng bằng dữ liệu độc quyền khi khối lượng công việc đòi hỏi hiệu năng cao hơn.
Kumo Structured hỗ trợ dự đoán trên dữ liệu quan hệ và dạng bảng, dự báo và phát hiện bất thường. Kumo Engine cung cấp bộ thư viện mở để phát triển và triển khai các mô hình nền tảng cho dữ liệu có cấu trúc. Dòng sản phẩm này thuộc NVIDIA Agent Knowledge Foundation.
Cognite, Coinbase, Databricks, DoorDash, Revolut và Tubi nằm trong số những tổ chức đầu tiên làm việc với Kumo. NVIDIA cũng cho biết khách hàng Snowflake đã sử dụng các mô hình này để đẩy nhanh phát triển AI trong các lĩnh vực quảng cáo, năng lượng, dịch vụ tài chính và bán lẻ. Báo cáo không định lượng khoản tiết kiệm của khách hàng hoặc mức cải thiện khả năng dự đoán.
Công cụ robot tập trung vào huấn luyện trước khi triển khai
Trong lĩnh vực AI vật lý, NVIDIA bổ sung các công cụ hậu huấn luyện và tối ưu hóa Cosmos nhằm cải thiện mô hình thế giới với mức sử dụng năng lực tính toán thấp hơn. Các điểm kiểm tra mô phỏng cho phép nhà phát triển đánh giá hành vi trong những tình huống lái xe tương tác và thao tác robot trước khi thử nghiệm trong thế giới thực.
Cosmos Data Factory mới kết hợp các bản thiết kế và kỹ năng tác tử cốt lõi để tuyển chọn, gán nhãn, tạo và đánh giá dữ liệu huấn luyện. Các ứng dụng bao gồm tình huống lái xe, lỗi sản phẩm và tăng cường hình ảnh. Nhà phát triển có thể sử dụng quy trình hoàn chỉnh hoặc từng năng lực riêng lẻ, với các tác tử phối hợp thực hiện quy trình.
NVIDIA cho biết Porsche cùng Voxel51, ANYbotics cùng Encord, Zalando và CEVA Logistics cùng Sereact, cũng như Siemens, đang sử dụng Cosmos Data Factory để tạo các bộ dữ liệu huấn luyện đa dạng và cải thiện độ chính xác của mô hình.
Alpamayo 2 Edge phục vụ một giai đoạn khác: suy luận ngay bên trong xe tự hành. Mô hình nhỏ gọn này kết hợp khả năng hiểu khung cảnh theo thời gian thực với lập kế hoạch chuyển động, được xây dựng trên nền tảng dựa trên Nemotron của Cosmos 3 Edge và tối ưu hóa cho NVIDIA DRIVE AGX Thor. NVIDIA cho biết mô hình được thiết kế để mang các khả năng lái xe tiên tiến đến những phương tiện có yêu cầu tính toán thấp hơn; lịch tải xuống vẫn được ấn định vào cuối tháng này.
Các mô hình khoa học phục vụ thiết kế protein và hệ thống lượng tử
Các sản phẩm bổ sung dành cho khoa học phục vụ những quy trình nghiên cứu riêng biệt, thay vì một trợ lý nghiên cứu đa dụng duy nhất. BioNeMo RFD4-Proteina tạo ra trình tự và cấu trúc protein ba chiều, trong khi Ising tập trung vào hiệu chuẩn và sửa lỗi cho phần cứng lượng tử.
Các ứng viên protein vẫn cần được thử nghiệm trong phòng thí nghiệm
Được NVIDIA và Baker Lab thuộc Viện Thiết kế Protein của Đại học Washington phát triển, RFD4-Proteina nhằm hỗ trợ thiết kế protein có thể liên kết với các mục tiêu khó hoặc phân tử nhỏ, hoặc tự lắp ráp thành cấu trúc phức tạp.
NVIDIA báo cáo hiệu năng dẫn đầu trên hơn 10 tác vụ thiết kế protein và tốc độ tạo nhanh hơn khoảng 13 lần so với RFdiffusion3 trong một chuẩn đánh giá sử dụng protein có 200 axit amin. Các số liệu này mô tả hiệu năng của mô hình trong chuẩn đánh giá được công bố, không phải kết quả kiểm chứng hoàn tất trong phòng thí nghiệm. Nhà nghiên cứu có thể dùng các tác tử để tạo và đánh giá ứng viên trước khi chọn thiết kế đem thử nghiệm trong phòng thí nghiệm.
Đối tác lượng tử tập trung vào hiệu chuẩn và sửa lỗi
IQM Quantum Computers đang sử dụng Ising để hiệu chuẩn các bộ xử lý lượng tử của mình. SEEQC kết hợp Ising, NVIDIA NVQLink và Digital Link của công ty nhằm đáp ứng yêu cầu độ trễ thấp của việc sửa lỗi lượng tử theo thời gian thực.
AWS đang tích hợp Ising vào AWS Parallel Computing Service để nhà nghiên cứu có thể làm việc với các mô hình trước khi triển khai. NVIDIA lưu ý rằng việc giải mã thường được thực hiện trên phần cứng cổ điển đặt cùng vị trí với bộ xử lý lượng tử do yêu cầu về độ trễ; tích hợp của AWS hỗ trợ nghiên cứu trước giai đoạn triển khai đó.
Những gì hiện đã có và những gì vẫn đang được lên kế hoạch
Báo cáo của NVIDIA phân biệt các mô hình hiện có thể sử dụng với những sản phẩm sắp ra mắt. Super VL hiện có trên các nền tảng mô hình, NVIDIA NIM và thông qua các đối tác. Kumo, Cosmos, Retriever, BioNeMo RFD4-Proteina và Ising cũng có các kênh phân phối được liệt kê, dù các kênh này khác nhau tùy từng sản phẩm.
Các đợt phát hành sắp tới gần nhất là Nemotron 3.5 Bolt, dự kiến vào ngày 23 tháng 10, và Alpamayo 2 Edge, dự kiến vào cuối tháng 10. Đây là kế hoạch về thời điểm cung cấp, không phải xác nhận rằng sản phẩm đã ra mắt.
Kết luận
Đợt mở rộng làm phong phú thêm các sản phẩm mô hình có thể tùy chỉnh của NVIDIA, từ tác tử doanh nghiệp đến dự đoán kinh doanh, AI vật lý và nghiên cứu khoa học. Đối với nhà phát triển, điểm khác biệt trước mắt là giữa các công cụ đã có sẵn để đánh giá và các phiên bản Bolt, Alpamayo vẫn được lên lịch ra mắt vào cuối tháng 10.
Đọc thêm tin tức
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm
Bài viết FinanceVelix này cung cấp thông tin tổng quát, không phải tư vấn tài chính, đầu tư, pháp lý hoặc thuế được cá nhân hóa. Giá thị trường, lãi suất và điều kiện kinh tế có thể thay đổi; các khoản đầu tư tiềm ẩn rủi ro thua lỗ. Thông tin phản ánh tài liệu có sẵn tại thời điểm đăng và có thể thay đổi. Hãy tự kiểm tra độc lập những thông tin quan trọng và tham khảo chuyên gia đủ năng lực khi cần. Việc đề cập đến một tài sản, công ty hoặc dịch vụ không cấu thành sự xác nhận hay khuyến nghị.
