أطلقت Nvidia released Alpamayo 2 Super للاستخدام التجاري يوم الثلاثاء، مما يمنح شركات تصنيع السيارات ومطوري المركبات ذاتية القيادة إمكانية الوصول إلى أكبر نموذج استدلال مفتوح لديها للسيارات الروبوتية وأنظمة القيادة الذاتية.
النموذج متاح عبر Hugging Face بموجب ترخيص OpenMDW 1.1 التابع لمؤسسة لينكس، والذي يسمح بالضبط الدقيق، ونماذج مشتقة، وإعادة التوزيع التجاري. وقالت Nvidia إنها تطبق الترخيص أيضًا على النماذج السابقة في عائلة Alpamayo، التي تم إصدارها في الأصل لأغراض البحث والتطوير.
Alpamayo 2 Super هو نموذج لغوي بصري حركي بـ 34 مليار معلمة، يتكون من قاعدة Cosmos 3 Super Reasoner بـ 32 مليار معلمة ومكون حركي قائم على التشتت بحوالي 2.3 مليار معلمة.
تم تدريب النموذج لاحقًا باستخدام التعلم المعزز، وهو بحجم تقريبي ثلاثة أضعاف نماذج Nvidia البالغة 10 مليارات معلمة Alpamayo 1 وAlpamayo 1.5.
يُعالج النموذج الفيديو من الكاميرات المُثبتة حول المركبة، إلى جانب تعليمات الملاحة وتاريخ حركتها الأخيرة. وقالت نفيديا إن الإعداد الكامل المحيط يمنح النظام وصولًا إلى الرؤى الأمامية والجانبية والخلفية عند تقييم المواقف مثل تغيير المسارات، والدمج، والتقاطعات، والانعطافات غير المحمية.
لكل سيناريو قيادة، يمكن لـ Alpamayo 2 Super توليد مسار مخطط وسلسلة من آثار السببية تشرح العوامل وراء قراره. كما يمكنه إنتاج إجراءات أعلى مستوى مثل التنازل، تغيير المسار، أو التوقف.
تشمل الوظائف الإضافية الإجابة على الأسئلة البصرية، وربط الاستجابات بمناطق داخل صور الكاميرا، وتوليد تلقائي لعلامات الاستدلال لبيانات التدريب والتحقق. وقالت نفيديا إن النموذج يمكن تطبيقه على لقطات أسطول خاصة لتحويل مقاطع القيادة الخام إلى مواد تدريب موسومة.
تقول بطاقة النموذج على Hugging Face إن Alpamayo 2 Super تم تدريبه باستخدام حوالي 115,000 ساعة من فيديوهات القيادة متعددة الكاميرات وحوالي 3.7 مليون أثر استدلال سببي. تشمل مخرجاته النصوص والمسارات المخططة للمركبة التي تغطي ما يصل إلى 6.4 ثانية.
قالت نيفيديا إن Alpamayo 2 Super احتل المرتبة الأولى بين ما يقرب من 40 نموذجًا تم اختبارها على LingoQA، وهو معيار مركّز على التفكير في سيناريوهات القيادة الذاتية.
باستخدام مقياس Lingo Judge، أبلغت Nvidia أن النموذج حصل على 17 نقطة أعلى من Qwen2.5 VL 72B، و15.1 نقطة أعلى من Gemini 2.5 Pro، و23.2 نقطة أعلى من GPT 4o. تم الإبلاغ عن النتائج من اختبارات Nvidia الخاصة.
تُظهر بطاقة النموذج درجة Lingo Judge قدرها 79.2، إلى جانب نتائج تقييم Nvidia المغلق AlpaSim وتقييم المسار المفتوح بناءً على عينات قيادة صعبة.
قالت Nvidia إن المطورين يمكنهم استخدام Alpamayo 2 Super كنموذج مُعلّم قائم على السحابة لتوليد البيانات ومخرجات الاستدلال للنماذج الأصغر. يمكن بعد ذلك تحسين هذه النماذج لمعالجة الوقت الحقيقي داخل المركبات الإنتاجية.
تشمل منصة Alpamayo الأوسع أيضًا AlpaSim للمحاكاة ذات الحلقة المغلقة، وAlpaGym للتعلم المعزز، ومجموعات بيانات القيادة بالذكاء الاصطناعي الفيزيائي وأدوات التدريب المفتوحة. وقالت Nvidia إن نماذج Alpamayo تجاوزت جمعيًا 500,000 تنزيل على Hugging Face.