Nvidia melepaskan Alpamayo 2 Super untuk penggunaan komersial pada hari Selasa, memberikan akses kepada pembuat kereta dan pembangun kendera autonom kepada model penalaran terbuka terbesarnya untuk robotaksi dan sistem pemanduan sendiri.
Model ini tersedia melalui Hugging Face di bawah lesen OpenMDW 1.1 milik Linux Foundation, yang membenarkan penyesuaian halus, model derivatif, dan pengedaran komersial. Nvidia mengatakan ia juga sedang mengaplikasikan lesen ini kepada model-model sebelumnya dalam keluarga Alpamayo, yang awalnya dirilis untuk tujuan penyelidikan dan pembangunan.
Alpamayo 2 Super ialah model bahasa penglihatan tindakan dengan 34 bilion parameter yang terdiri daripada tulang belakang Cosmos 3 Super Reasoner dengan 32 bilion parameter dan komponen tindakan berdasarkan penyebaran sebanyak 2.3 bilion parameter.
Model tersebut telah dilatih semula menggunakan pembelajaran berdasarkan penguatan dan saiznya kira-kira tiga kali ganda model Alpamayo 1 dan Alpamayo 1.5 Nvidia yang mempunyai 10 bilion parameter.
Model ini memproses video dari kamera yang diletakkan di sekeliling kenderaan, bersama dengan arahan navigasi dan sejarah pergerakan terkini. Nvidia mengatakan bahawa tetapan sekeliling penuh memberikan sistem akses kepada pandangan depan, sisi dan belakang semasa menilai situasi seperti perubahan lajur, penggabungan, persimpangan dan belokan tanpa perlindungan.
Untuk setiap senario memandu, Alpamayo 2 Super boleh menghasilkan trajektori yang dirancang dan rantai jejak kausaliti yang menjelaskan faktor-faktor di sebalik keputusannya. Ia juga boleh menghasilkan tindakan peringkat lebih tinggi seperti memberi jalan, menukar lajur, atau berhenti.
Fungsi tambahan termasuk menjawab soalan visual, menghubungkan respons kepada kawasan dalam gambar kamera, dan menghasilkan label alasan secara automatik untuk data latihan dan pengesahan. Nvidia mengatakan model ini boleh digunakan pada rakaman armada milik sendiri untuk menukar klip memandu mentah menjadi bahan latihan berlabel.
Kad model Hugging Face menyatakan bahawa Alpamayo 2 Super dilatih menggunakan kira-kira 115,000 jam video memandu pelbagai kamera dan sebanyak 3.7 juta jejak penalaran rantai sebab-akibat. Outputnya termasuk teks dan trajektori kendera yang dirancang yang merangkumi sehingga 6.4 saat.
Nvidia menyatakan Alpamayo 2 Super menduduki tempat pertama di antara hampir 40 model yang diuji di LingoQA, satu ukuran yang berfokus pada penalaran mengenai senario pemanduan autonom.
Menggunakan metrik Lingo Judge, Nvidia melaporkan bahawa model tersebut mendapat 17 mata lebih tinggi daripada Qwen2.5 VL 72B, 15.1 mata lebih tinggi daripada Gemini 2.5 Pro dan 23.2 mata lebih tinggi daripada GPT 4o. Keputusan tersebut dilaporkan daripada ujian sendiri Nvidia.
Kad model melaporkan skor Lingo Judge sebanyak 79.2, bersama dengan keputusan daripada penilaian AlpaSim tertutup Nvidia dan penilaian trajektori terbuka berdasarkan sampel memandu yang mencabar.
Nvidia mengatakan pembangun boleh menggunakan Alpamayo 2 Super sebagai model guru berbentuk awan untuk menghasilkan data dan output penalaran untuk model yang lebih kecil. Model-model tersebut kemudian boleh dioptimakan untuk pemprosesan masa nyata di dalam kenderaan pengeluaran.
Platform Alpamayo yang lebih luas juga termasuk AlpaSim untuk simulasi gelung tertutup, AlpaGym untuk pembelajaran penguatan, set data pemanduan AI fizikal, dan alat latihan terbuka. Nvidia mengatakan model Alpamayo secara keseluruhan telah melampaui 500,000 muat turun di Hugging Face.