Alpamayo 2 Super: NVIDIA переносит открытые рассуждения в беспилотное вождение — при вопросах к масштабу и требованиям к железу

4 августа в корпоративном блоге NVIDIA объявила о доступности Alpamayo 2 Super — по описанию компании, крупнейшей модели в семействе для беспилотных автомобилей и роботакси. Система обрабатывает изображения с шести камер, текстовый промпт и историю собственного движения (эгомоушен), а на выходе даёт след рассуждения и траекторию из 64 точек, покрывающую 6,4 секунды. Хотя в сообщении новая модель названа "втрое большей по масштабу", чем прежние версии на 10 миллиардов параметров, официальная карточка модели на Hugging Face указывает суммарный размер в 34 миллиарда: 32 миллиарда приходятся на vision-language-бэкбон и 2,3 миллиарда — на диффузионный декодер действий. Два официальных источника компании, блог и техническая карточка, друг с другом не сходятся. Релиз выходит под лицензией OpenMDW-1.1 от Linux Foundation — разрешительный выбор, допускающий коммерческое использование и производные модели, что отличает этот подход от проприетарных лицензий, привычных для отрасли; исходный код при этом остаётся под Apache 2.0.

По части производительности NVIDIA сообщает, что Alpamayo 2 Super занимает первое место в бенчмарке LingoQA с результатом 79,2 среди почти 40 оценённых моделей, опережая Gemini 2.5 Pro (+15,1 балла) и GPT-4o (+23,2 балла) по метрике Lingo-Judge. Техническая документация приводит также оценку 1,50 ± 0,13 в замкнутой симуляции AlpaSu на 913 сценариях и ошибку minADE в 0,911 метра на 6,4 секунды. Важно уточнить: все эти измерения взяты из данных, опубликованных самой компанией, которая является и автором инструментов оценки. На сегодня независимых сторонних проверок, подтверждающих эти результаты вне контролируемой производителем среды, не обнаружено.

Узкое место для выезда на дорогу — инфраструктура. Техническая валидация проводилась исключительно на GPU NVIDIA H100 на 80 ГБ, при пиковом потреблении памяти свыше 70 гигабайт. По оценке MarkTechPost, при таких требованиях перед возможной интеграцией в автомобиль модель, скорее всего, придётся дистиллировать. Данные дорожных испытаний не публиковались: нынешние показатели ограничены симуляцией и анализом исторических наборов данных, а надёжность системы в реальном трафике остаётся неизвестной.

Открытая лицензия для столь сложной системы вождения — интересный сигнал для экосистемы, но суть в способности исполнить обещанное. Обещать продвинутые рассуждения на оборудовании дата-центра — не то же самое, что гарантировать их в движущемся автомобиле, тем более когда официальные цифры не сходятся, а единственная доступная проверка проведена самим производителем. — Olya