Для роботакси и других автономных транспортных средств (AV) самые сложные задачи — это не обычные сценарии, которые встречаются каждый день. Это редкие, сложные ситуации, которые трудно заранее предвидеть и на которых трудно обучать модель.

Работа с такими долгосрочными редкими событиями требует гораздо большего, чем обнаружение объектов и прогнозирование движения. AV должны понимать ситуацию, рассуждать о причине и следствии, выбирать правильное действие и превращать это решение в безопасную и комфортную траекторию — и всё это в реальном времени и так, чтобы разработчики могли это изучать, проверять и доверять результату. Это важно, потому что AV-программы оцениваются не только по тому, может ли автомобиль двигаться, но и по тому, можно ли отслеживать, тестировать и улучшать его решения в масштабах больших парков и при меняющихся дорожных условиях.

NVIDIA Alpamayo 2 Super, доступная уже сейчас для коммерческого использования, относится к семейству Alpamayo — наиболее широко применяемым открытым моделям рассуждений для автономного вождения на Hugging Face. Модель поддерживает широкий набор возможностей, актуальных для AV, в рамках одной базовой модели.

Построенная на NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner и дообученная с использованием обучения с подкреплением, Alpamayo 2 Super продвигает экосистему AV по двум направлениям: открытое коммерческое лицензирование и ведущие многозадачные возможности для автономного вождения. Она входит в расширяющийся набор NVIDIA из открытых моделей, наборов данных и инструментов для автономного вождения, расширяя доступ, усиливая конкуренцию, предоставляя разработчикам больший контроль и поддерживая более безопасное и прозрачное развертывание AV.

Открытое лицензирование для производственных AV

Alpamayo 2 Super доступна на Hugging Face под лицензией OpenMDW-1.1 — разрешительной лицензией Линукс Фаундейшн для распространения открытых ИИ-моделей. Лицензия распространяется на дообучение, производные модели и коммерческое распространение, позволяя разработчикам AV, автопроизводителям, производителям грузовиков и поставщикам адаптировать Alpamayo под свои данные, политики вождения и стратегии развертывания.

Такая открытость позволяет исследователям и компаниям в сфере AV сохранять контроль над своими данными и инфраструктурой, а также владеть ценностью, создаваемой за счёт специализированных моделей и накопленного опыта. Такой контроль особенно важен для рабочих процессов, связанных с собственными автопарками и системами, критичными для безопасности.

Ранние версии Alpamayo изначально были представлены для исследований и разработок. Теперь лицензия OpenMDW применяется ко всему семейству моделей Alpamayo, чтобы разработчики могли коммерчески развёртывать любую из моделей без дополнительных разрешений. Это создаёт прямой путь от адаптации к внедрению.

Открытые веса делают этот путь экономически целесообразным. Команды могут опираться на продвинутые возможности рассуждения, не переобучая с нуля каждую базовую функцию и не оплачивая стоимость frontier-моделей для каждой задачи, подбирая правильную модель для правильной работы и правильной стоимости.

Alpamayo 2 Super обеспечивает рассуждения уровня frontier-scale в облачных рабочих процессах разработки, где разработчики могут генерировать высококачественные трассы рассуждений, синтетические обучающие данные и ответы учителя для дистилляции моделей. В семействе Alpamayo Alpamayo 2 Super обеспечивает наивысшую производительность в рассуждениях и вождении для мультимодальной разработки автономного вождения, тогда как Alpamayo 1.5 и Alpamayo 1 предлагают более экономичные варианты для облачной разработки и дистилляции моделей.

Полученные дистиллированные модели затем можно оптимизировать для эффективного инференса в реальном времени в производственных автомобилях. Вместе семейство Alpamayo предоставляет рабочий процесс cloud-to-car, сочетающий рассуждения уровня frontier-scale с масштабируемым развёртыванием в коммерческих парках AV.

Для программ AV это означает рассуждения уровня frontier-scale в облаке и эффективные специализированные модели в автомобиле — более устойчивый способ масштабировать безопасную автономность в коммерческие автопарки.

Рассуждения, лидирующие в бенчмарках, на уровне frontier-scale

Alpamayo 2 Super занимает первое место в LingoQA — бенчмарке рассуждений для автономного вождения — среди почти 40 оценённых моделей. В тестировании NVIDIA с использованием метрики Lingo-Judge она превзошла Qwen2.5-VL 72B на 17.0 пункта, Gemini 2.5 Pro на 15.1 пункта и GPT-4o на 23.2 пункта, демонстрируя уровень современных лучших результатов в сценариях, ориентированных на вождение. Alpamayo 2 Super также занимает первое место среди всех бенчмарков автономного вождения, оценённых NVIDIA, подчёркивая лидерство по широкому спектру возможностей AV.

Alpamayo 2 Super предлагает масштаб в 3x по сравнению с моделями NVIDIA Alpamayo 1.5 и Alpamayo 1 с 10 миллиардами параметров. Дополнительная ёмкость помогает модели лучше обобщать рассуждения на основе редких примеров — критически важная способность для редких взаимодействий между несколькими агентами, где обычные системы часто испытывают трудности.

Модель рассуждает по данным со всех камер вокруг автомобиля, объединяя виды спереди, по бокам и сзади. Такой 360-градусный контекст позволяет глубже понимать перестроения, слияния потоков, повороты без приоритета и сложные перекрёстки — ситуации, где чаще всего возникают риски.

Многофункциональная базовая модель для роботакси и автономного вождения

Для каждой дорожной ситуации Alpamayo 2 Super может выдавать пять тесно связанных результатов:

1. Траектория, описывающая запланированный путь автомобиля.
2. Цепочка причинно-следственных связей (CoC), объясняющая ход рассуждений, стоящий за решением.
3. Метадействие (например, уступить дорогу, перестроение, остановка), отражающее намерение модели.
4. Авторазметка рассуждений, которая создаёт аннотации CoC для обучающих и валидационных данных.
5. Ответы visual question answering с 2D visual grounding, связывающие ответы модели с конкретными областями на изображениях с камер.

Вместе эти результаты дают представление о процессе принятия решений моделью. Разработчики могут связать то, что модель наблюдала, с выбранным ею действием, что упрощает понимание, критическую оценку и проверку решений.

Трассы CoC интегрируются с рабочими процессами проверки безопасности NVIDIA Halos и поддерживают ИИ-безопасность, соответствующую требованиям ISO/PAS 8800, обеспечивая более прочную основу для инженерии безопасности AV.

Alpamayo 2 Super также может быть развёрнута как система авторазметки для генерации CoC-меток и выполнения visual question answering с 2D grounding на собственных данных автопарка. Связывая свои рассуждения с конкретными областями на изображениях с камер, модель может превращать сырые фрагменты вождения в более богатые обучающие данные, сокращая циклы разметки с месяцев до дней.

Помимо планирования и авторазметки, Alpamayo 2 Super поддерживает понимание сцены, критику модели и дистилляцию знаний. Эти многозадачные возможности позволяют разработчикам использовать одну базовую модель в большей части стека разработки, упрощая инструменты и ускоряя итерации.

Открытая экосистема для AV на основе рассуждений

Alpamayo 2 Super является частью более широкой семьи открытых моделей, фреймворков и наборов данных для разработки AV. Среди других инструментов в семействе:

• NVIDIA AlpaSim, обеспечивающий замкнутое моделирование.
• NVIDIA AlpaGym, обеспечивающий высокопроизводительное обучение с подкреплением.
• NVIDIA Physical AI Open Datasets, предоставляющие данные для обучения и тестирования.
• Открытые рецепты обучения и конвейер авторазметки, ускоряющие разработку, обучение и валидацию моделей.

Alpamayo уже превысила 500,000 загрузок на Hugging Face, укрепив своё положение как наиболее широко применяемого семейства открытых моделей рассуждений для автономного вождения на платформе.

NVIDIA Alpamayo 2 Super доступна на Hugging Face, чтобы разработчики могли изучить модель, оценить её способности к рассуждению и начать создавать следующее поколение роботакси и автономных автомобилей.