Para los robotaxis y otros vehículos autónomos (AV), los mayores desafíos no son los escenarios rutinarios que se enfrentan cada día. Son las situaciones raras y complejas que resultan intrínsecamente difíciles de anticipar y para las que es difícil entrenar.

Gestionar estos eventos de largo tail requiere mucho más que detección de objetos y predicción de movimiento. Los AV deben comprender la situación, razonar sobre causa y efecto, seleccionar la acción adecuada y convertir esa decisión en una trayectoria segura y cómoda, todo en tiempo real y de una manera que los desarrolladores puedan inspeccionar, validar y en la que puedan confiar. Esa combinación es importante porque los programas de AV se evalúan no solo por si un vehículo puede moverse, sino por si sus decisiones pueden rastrearse, probarse y mejorarse en flotas grandes y en condiciones de carretera cambiantes.

NVIDIA Alpamayo 2 Super, disponible ahora para uso comercial, pertenece a la familia Alpamayo, los modelos abiertos de razonamiento para conducción autónoma más adoptados en Hugging Face. El modelo admite una amplia gama de capacidades relevantes para AV dentro de un solo modelo base.

Construido sobre NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner y postentrenado con aprendizaje por refuerzo, Alpamayo 2 Super impulsa el ecosistema de AV en dos frentes: licencia comercial abierta y capacidades multitarea líderes para conducción autónoma. Forma parte de la colección en expansión de NVIDIA de modelos, conjuntos de datos y herramientas abiertos para conducción autónoma, ampliando el acceso, fortaleciendo la competencia, dando a los desarrolladores mayor control y apoyando un despliegue de AV más seguro y transparente.

Licenciamiento abierto para AV de producción

Alpamayo 2 Super está disponible en Hugging Face bajo OpenMDW-1.1, la licencia permisiva de la Linux Foundation para distribuciones abiertas de modelos de IA. La licencia cubre el ajuste fino, los modelos derivados y la redistribución comercial, lo que permite a desarrolladores de AV, fabricantes de automóviles, fabricantes de camiones y proveedores adaptar Alpamayo a sus propios datos, políticas de conducción y estrategias de despliegue.

Esta apertura permite a investigadores y empresas de AV mantener el control de sus propios datos e infraestructura, así como de del valor que crean mediante modelos especializados y conocimiento acumulado. Ese control es esencial para flujos de trabajo que involucran flotas propietarias y sistemas críticos para la seguridad.

Las versiones anteriores de Alpamayo se introdujeron inicialmente para I+D. Ahora la licencia OpenMDW se está aplicando a toda la familia de modelos Alpamayo, de modo que los desarrolladores puedan desplegar cualquiera de los modelos comercialmente sin requerir permisos adicionales. Esto crea una ruta directa desde la adaptación hasta el despliegue.

Los pesos abiertos hacen que esa ruta sea viable desde el punto de vista económico. Los equipos pueden construir sobre razonamiento avanzado sin reentrenar desde cero todas las capacidades base ni pagar costos de modelos frontera para cada tarea, asignando el modelo adecuado al trabajo adecuado al costo adecuado.

Alpamayo 2 Super habilita razonamiento a escala frontera en flujos de trabajo de desarrollo basados en la nube, donde los desarrolladores pueden generar trazas de razonamiento de alta calidad, datos sintéticos de entrenamiento y salidas de maestro para la destilación de modelos. Dentro de la familia de modelos Alpamayo, Alpamayo 2 Super ofrece el mayor rendimiento de razonamiento y conducción para el desarrollo multimodal de conducción autónoma, mientras que Alpamayo 1.5 y Alpamayo 1 proporcionan opciones más rentables para el desarrollo en la nube y la destilación de modelos.

Los modelos destilados resultantes pueden luego optimizarse para una inferencia eficiente y en tiempo real en vehículos de producción. En conjunto, la familia de modelos Alpamayo proporciona un flujo de trabajo de la nube al vehículo que combina razonamiento a escala frontera con despliegue escalable en flotas comerciales de AV. Para los programas de AV, eso significa razonamiento a escala frontera en la nube y modelos eficientes y especializados en el vehículo, una forma más sostenible de escalar la autonomía segura en flotas comerciales.

Razonamiento líder en benchmarks a escala frontera

Alpamayo 2 Super ocupa el primer lugar en LingoQA, un benchmark de razonamiento para conducción autónoma, entre casi 40 modelos evaluados. En pruebas de NVIDIA usando la métrica Lingo-Judge, superó a Qwen2.5-VL 72B por 17.0 puntos, a Gemini 2.5 Pro por 15.1 puntos y a GPT-4o por 23.2 puntos, demostrando razonamiento de última generación para escenarios centrados en conducción. Alpamayo 2 Super también ocupa el primer lugar en todos los benchmarks de conducción autónoma evaluados por NVIDIA, lo que subraya su rendimiento líder en una amplia gama de capacidades de AV.

Alpamayo 2 Super ofrece 3x la escala de los modelos NVIDIA Alpamayo 1.5 y Alpamayo 1 de 10 mil millones de parámetros. La capacidad adicional ayuda al modelo a generalizar mejor el razonamiento a partir de ejemplos escasos, una capacidad crítica para las interacciones raras con múltiples agentes en las que los sistemas convencionales suelen tener dificultades.

El modelo razona sobre cobertura completa de cámaras alrededor del vehículo, fusionando vistas del frente, los costados y la parte trasera. Este contexto de 360 grados permite una comprensión más rica de cambios de carril, incorporaciones, giros sin protección e intersecciones complejas, donde suelen surgir los riesgos.

Un modelo base multitarea para robotaxis y conducción autónoma

Para cada situación de conducción, Alpamayo 2 Super puede producir cinco salidas estrechamente acopladas:

1. Una trayectoria que describe la ruta planificada del vehículo.
2. Una traza de cadena de causalidad (CoC) que explica el razonamiento detrás de la decisión.
3. Una metaacción (por ejemplo, ceder el paso, cambio de carril, detenerse) que captura la intención del modelo.
4. Etiquetas automáticas de razonamiento que generan anotaciones CoC para datos de entrenamiento y validación.
5. Respuestas de preguntas y respuestas visuales con anclaje visual 2D que vinculan las respuestas del modelo con regiones específicas en las imágenes de la cámara.

En conjunto, estas salidas ofrecen una visión del proceso de toma de decisiones del modelo. Los desarrolladores pueden conectar lo que el modelo observó con la acción que seleccionó, lo que facilita comprender, criticar y validar las decisiones.

Las trazas CoC se integran con los flujos de trabajo de validación de seguridad de NVIDIA Halos y respaldan la seguridad de IA alineada con los requisitos de ISO/PAS 8800, proporcionando una base más sólida para la ingeniería de seguridad de AV.

Alpamayo 2 Super también puede implementarse como un autolabeler para generar etiquetas CoC y realizar preguntas y respuestas visuales con anclaje 2D sobre datos propietarios de flotas. Al vincular su razonamiento con regiones específicas en las imágenes de la cámara, el modelo puede transformar clips de conducción sin procesar en datos de entrenamiento más ricos, comprimiendo los ciclos de anotación de meses a días.

Más allá de la planificación y el autoetiquetado, Alpamayo 2 Super admite comprensión de escenas, crítica de modelos y destilación de conocimiento. Estas capacidades multitarea permiten a los desarrolladores usar un solo modelo base en más partes de la pila de desarrollo, simplificando herramientas y acelerando la iteración.

Un ecosistema abierto para AV basados en razonamiento

Alpamayo 2 Super forma parte de una familia más amplia de modelos, marcos y conjuntos de datos abiertos para el desarrollo de AV. Otras herramientas de la familia incluyen:

• NVIDIA AlpaSim, que proporciona simulación de circuito cerrado.
• NVIDIA AlpaGym, que habilita aprendizaje por refuerzo de alto rendimiento.
• NVIDIA Physical AI Open Datasets, que suministra datos para entrenamiento y pruebas.
• Recetas de entrenamiento abiertas y una canalización de autolabeling para acelerar el desarrollo, entrenamiento y validación de modelos.

Alpamayo ya superó los 500,000 descargas en Hugging Face, reforzando su posición como la familia de modelos abiertos de razonamiento para conducción autónoma más adoptada en la plataforma.

NVIDIA Alpamayo 2 Super está disponible en Hugging Face para que los desarrolladores exploren el modelo, evalúen sus capacidades de razonamiento y comiencen a construir la próxima generación de robotaxis y vehículos autónomos.