NVIDIAは、言語、ロボティクス、生物学、量子コンピューティングを対象とするオープンモデル群を欧州の開発者・研究者・企業向けに拡充し、Nemotron 3.5 Super VLや、RFdiffusion3比で約13倍速いタンパク質設計モデルBioNeMo RFD4-Proteinaなどを公開しました。NVIDIAはこれらを、組織がローカルデータでカスタマイズし、自ら管理するインフラ上に展開できる基盤と位置付けています。
何が新しいか
ポートフォリオには次のモデルが含まれます。
- Nemotron 3.5 Super VL / Nemotron 3.5 Bolt: テキストと画像を扱うオープン言語モデル。エージェントによるワークフロー調整、複雑な問題の推論、専門タスクの実行を支援します。NVIDIA Nemotron Coalitionの欧州パートナーとしてBlack Forest Labs、H-Company、Mistralがデータや研究で参加しています。
- Nemotron Retriever: embedding、reranking、document parsing向けの新モデル。
- Kumo: 構造化された企業データから予測、詐欺リスク評価、推奨を行うオープンウェイトfoundation modelsとライブラリ。関係・表形式データの予測や異常検知を扱う
Kumo Structuredと、開発・展開用のオープンライブラリスタックKumo Engineで構成されます。 - Cosmos 3.5: ロボット、自動運転車、視覚エージェント向けのワールドモデル群。少ない計算量で改善するためのポストトレーニング・最適化ツール、シミュレーション用チェックポイント、学習データの整備・生成・評価を行うCosmos Data Factoryも加わりました。
- Alpamayo 2 Edge: 車内でリアルタイムのシーン理解と走行計画を行うコンパクトな推論モデル。NVIDIA Cosmos 3 EdgeのNemotronベースの基盤上に構築し、NVIDIA DRIVE AGX Thor向けに最適化しています。
- BioNeMo RFD4-Proteina: University of Washington’s Institute for Protein DesignのBaker Labと共同開発したタンパク質設計モデル。
- Ising: 量子ハードウェアのキャリブレーションや誤り訂正を対象とするオープンモデル群。
BioNeMo RFD4-Proteinaの数値
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 性能評価タスク | 10以上のタンパク質設計タスク |
| 生成速度 | RFdiffusion3比で約13倍 |
| 速度ベンチマーク条件 | 200アミノ酸のタンパク質 |
このモデルはタンパク質の配列と3D構造を生成します。研究者はエージェント経由で候補を生成し、設計目標や分子制約と照合して評価したうえで、実験対象を選べます。
提供条件・入手先
Nemotron 3.5 Super VL: Hugging Face、ModelScope、OpenRouter、build.nvidia.comのNVIDIA NIM microservice、NVIDIAのクラウド・ポストトレーニング・推論パートナーNemotron 3.5 Bolt E4B 4GB: Friday, Oct. 23に提供予定- Nemotron Retriever: Hugging Face、各種パートナープラットフォーム、build.nvidia.comのNIM microservice
- Kumo: Hugging Face。build.nvidia.comでは本番推論向けNIM microserviceとして提供
- Cosmos: Hugging Face、GitHub、選定された推論パートナー
- Alpamayo 2 Edge: 今月後半にGitHubとHugging Faceでダウンロード提供
- BioNeMo RFD4-Proteina: build.nvidia.com、NIM microservice、GitHub、Hugging Face、選定された推論パートナー
- Ising: GitHub、Hugging Face、build.nvidia.com
採用事例
量子分野では、IQM Quantum ComputersがIsingで量子プロセッサーをキャリブレーションしています。SEEQCはNVIDIA NVQLinkとIsingを自社のDigital Linkと組み合わせ、リアルタイム量子誤り訂正の低レイテンシー要件に対応しています。AWSはIsingをAWS Parallel Computing Service(AWS PCS)に統合しました。Kumoについては、Cognite、Coinbase、Databricks、DoorDash、Revolut、Tubiが最初期の利用企業に含まれます。Cosmos Data Factoryは、Voxel51と組むPorsche、Encordと組むANYbotics、Sereactと組むZalandoとCEVA Logistics、そしてSiemensが、学習データセットの作成とモデル精度の改善に使っています。
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