NVIDIA представила Alpamayo 2 Super — открытую 32‑миллиардную VLA‑модель для роботакси уровня 4

1 июня 2026 года на конференции GTC Taipei NVIDIA представила Alpamayo 2 Super — открытую модель vision‑language‑action (VLA) с 32 миллиардами параметров и сопутствующий набор инструментов, которые компания предлагает как инфраструктуру для безопасной разработки роботакси уровня 4. Анонс акцентирует внимание на попытке закрыть цикл от реальных записей флота до обученных агентов и развертывания, что должно ускорить тестирование и масштабирование решений.

Alpamayo 2 Super построена на foundation‑моделях NVIDIA Cosmos и расширяет возможности предыдущего поколения (10 млрд параметров). Модель объединяет рассуждение, планирование и действие по всему стеку вождения и поддерживает многофункциональные задачи: автокомментирование сцен, авто‑разметку данных, критику моделей и дистилляцию знаний в меньшие модели. NVIDIA указывает, что модель уже доступна для использования в решениях, ориентированных на рассуждение.

По части сенсорики модель поддерживает полное окружное восприятие (360°), а не только фронтальные камеры, что даёт дополнительный контекст для перестроений, слияний и пересечений трафика. Новые выходы Meta‑Actions позволяют предсказывать макродействия — например, уступить, сменить полосу или остановиться — помимо траекторий и trace‑цепочек причинности (chain‑of‑causation). В набор также включён механизм reasoning‑auto‑labeling с 2D‑привязкой объектов для улучшения разметки данных.

В комплект инструментов входят AlpaGym, OmniDreams и Omniverse NuRec. AlpaGym — фреймворк для высокопроизводительного замкнутого обучения с подкреплением (closed‑loop RL), где агенты учатся на последствиях своих действий в симуляции. OmniDreams — генеративная модель мира для фотореалистичной генерации редких и продолжительных сценариев, необходимых для учебных данных. Omniverse NuRec и связанная с ним Neural Reconstruction преобразуют записи флота в фотореалистичные 3D‑сцены и масштабные синтетические датасеты, а также обеспечивают навыки физических агентов для интеграции в симуляции и реальный мир.

NVIDIA подчёркивает, что сочетание открытой модели и инструментов снижает потребность «строить инфраструктуру с нуля» и облегчает валидацию безопасности и объяснимость решений, что важно для взаимодействия с регуляторами. Как отметил основатель и CEO NVIDIA Дженсен Хуанг: "Alpamayo is the moment cars begin to safely reason, not just drive." Компания заявляет, что комплекс призван помочь масштабировать L4‑решения до миллионов автомобилей.