Ipinahayag ni Nvidia ang Alpamayo 2 Super para sa komersyal na paggamit Martes, nagbibigay ng access sa mga tagagawa ng kotse at mga developer ng autonomous vehicle sa pinakamalaking open reasoning model nito para sa robotaxis at mga sistema ng self-driving.
Magagamit ang model sa Hugging Face sa ilalim ng Linux Foundation’s OpenMDW 1.1 license, na nagpapahintulot sa fine tuning, derivative models, at commercial redistribution. Sinabi ng Nvidia na itinatapat din nila ang lisensya sa mga mas nakaraang model sa pamilya ng Alpamayo, na unang ipinakilala para sa pag-aaral at pag-unlad.
Ang Alpamayo 2 Super ay isang vision language action model na may 34 bilyong parameter na binubuo ng isang 32 bilyong parameter na Cosmos 3 Super Reasoner backbone at isang halos 2.3 bilyong parameter na diffusion-based action component.
Ang modelo ay post-trained gamit ang reinforcement learning at halos tatlong beses ang laki ng mga modelo ni Nvidia na 10 bilyong parameter na Alpamayo 1 at Alpamayo 1.5.
Ang modelo ay nagpaproseso ng video mula sa mga kamera na nakaposisyon sa paligid ng sasakyan, kasama ang mga tagubilin sa navigation at kanilang kamakailang kasaysayan ng paggalaw. Sinabi ng Nvidia na ang buong surround setup ay nagbibigay sa sistema ng access sa mga paningin sa harap, gawian, at likod habang sinusuri ang mga sitwasyon tulad ng pagbabago ng lane, pag-merge, mga krusada, at hindi protektadong pagpapalit.
Para sa bawat drivin scenario, ang Alpamayo 2 Super ay makakagawa ng plano na trahektorya at isang serye ng sanhi at epekto na nagpapaliwanag sa mga salik sa likod ng kanyang desisyon. Maaari rin itong maglikha ng mas mataas na antas ng aksyon tulad ng pagbibigay-daan, pagbabago ng lane, o paghinto.
Ang karagdagang mga pag-andar ay kasama ang visual question answering, pag-link ng mga sagot sa mga rehiyon sa loob ng mga imahe ng camera, at awtomatikong pag-generate ng mga label para sa pag-iisip para sa mga data ng pagtuturo at pagpapatotoo. Sinabi ng Nvidia na maaaring gamitin ang modelo sa proprietary fleet footage upang i-convert ang mga raw driving clips sa labeled training material.
Sinasabi ng model card ng Hugging Face na tinuruan ang Alpamayo 2 Super gamit ang halos 115,000 na oras ng multi-camera driving video at tungkol sa 3.7 milyon na chain of causation reasoning traces. Ang mga output nito ay kasama ang teksto at mga plano ng mga trapiko ng sasakyan na natatakpan ang hanggang 6.4 segundo.
Sinabi ng Nvidia na ang Alpamayo 2 Super ay naka-ranked sa unang puwesto sa pagitan ng halos 40 na modelo na sinubok sa LingoQA, isang benchmark na nakatuon sa pag-iisip tungkol sa mga skenaryo ng autonomous driving.
Gamit ang Lingo Judge metric, ireport ng Nvidia na ang model ay nakakuha ng 17 puntos na mas mataas kaysa sa Qwen2.5 VL 72B, 15.1 puntos na mas mataas kaysa sa Gemini 2.5 Pro, at 23.2 puntos na mas mataas kaysa sa GPT 4o. Ang mga resulta ay ireport mula sa sariling pagsubok ng Nvidia.
Ang model card ay nagrereport ng Lingo Judge score na 79.2, kasama ang mga resulta mula sa closed loop na AlpaSim evaluation ni Nvidia at isang open loop na trajectory assessment batay sa mga hamong driving samples.
Sinabi ng Nvidia na ang mga developer ay maaaring gamitin ang Alpamayo 2 Super bilang cloud-based na teacher model upang lumikha ng data at reasoning outputs para sa mas maliit na mga model. Maaari pag-optimizahan ang mga model na ito para sa real-time processing sa loob ng produksyon na sasakyan.
Ang mas malawak na platform na Alpamayo ay naglalaman din ng AlpaSim para sa closed loop simulation, AlpaGym para sa reinforcement learning, physical AI driving datasets, at open training tools. Sinabi ng Nvidia na ang mga modelo ng Alpamayo ay kabuuan nang lampaasan ang 500,000 downloads sa Hugging Face.