Šéf NVIDIA Jensen Huang oznámil vydání a označil model za „výkonnou páteř pro robotaxi, nákladní auta, kyvadlové spoje, doručovací dodávky, traktory a celou dlouhou řadu mobilních robotů“ . Poprvé byl model představen již dříve v roce 2026 na veletrhu CES 2026 a konferenci GTC Taipei .

Architektura: 32miliardový backbone + 2miliardový akční dekodér

Alpamayo 2 Super má celkem přibližně 34 miliard parametrů . Skládá se ze dvou hlavních částí:

• 32miliardový vizuálně-jazykový backbone postavený na modelu NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner .
• 2miliardový difúzní Action Expert (akční dekodér) .
• Na základní model Cosmos 3 Super Reasoner bylo aplikováno dolaďování metodou zpětnovazebního učení (reinforcement learning) .

Architektura je Transformer s plným 360° přehledem – model zpracovává video až ze sedmi kamer, což mu umožňuje vnímat okolí vozidla bez slepých míst. Je přímo zaměřen na řízení úrovně 4 (plně autonomní v definovaných podmínkách) .

Učitelský model: Pět provázaných výstupů pro každou scénu

NVIDIA navrhla Alpamayo 2 Super jako cloudový učitelský model, který pro každou jízdní situaci vytváří pět provázaných výstupů. Ty lze následně destilovat do menších modelů, které jsou nasazovány přímo ve vozidle :

1. Plánovaná trajektorie – predikovaná dráha vozidla.
2. Řetězec příčin (chain-of-causation) – interpretovatelný logický řetězec, který vysvětluje, proč model rozhodl právě takto .
3. Meta-akce – akce na vysoké úrovni, např. „dát přednost“ nebo „změnit jízdní pruh“.
4. Automaticky generované anotace – popisky zdůvodňující rozhodnutí, použitelné pro trénování.
5. Vizuální otázky a odpovědi (VQA) – odpovědi na dotazy o aktuální dopravní situaci .

Řetězce příčin jsou přímo integrovány s bezpečnostními workflow NVIDIA Halos a podporují požadavky normy ISO/PAS 8800 .

Výkon: První místo v benchmarku LingoQA

V interních testech NVIDIA dosáhl Alpamayo 2 Super skóre 79,2 v benchmarku LingoQA, čímž se umístil na prvním místě . Předčil tak:

• Qwen2.5-VL 72B o 17 bodů
• GPT-4o o 23,2 bodu
• Gemini 2.5 Pro (dle testování NVIDIA)

Strategické postavení: Otevřená infrastruktura pro automobilový průmysl

NVIDIA explicitně staví Alpamayo 2 Super jako otevřenou infrastrukturu pro celý průmysl autonomních vozidel – nikoli jako konkurenci pro provozovatele robotaxi nebo výrobce autonomních aut . Jakýkoli podnik si model může dále upravit, adaptovat a komerčně nasadit bez rizika závislosti na proprietárním řešení .

Tímto vydáním NVIDIA odstraňuje licenční bariéru, která dříve omezovala rodinu Alpamayo pouze na výzkumné účely. S novou licencí OpenMDW je nyní možné model použít i v komerčních projektech a adaptovat ho pro vlastní autonomní systémy .

Šéf NVIDIA Jensen Huang oznámil vydání a označil model za „výkonnou páteř pro robotaxi, nákladní auta, kyvadlové spoje, doručovací dodávky, traktory a celou dlouhou řadu mobilních robotů“ . Poprvé byl model představen již dříve v roce 2026 na veletrhu CES 2026 a konferenci GTC Taipei .

Architektura: 32miliardový backbone + 2miliardový akční dekodér

Alpamayo 2 Super má celkem přibližně 34 miliard parametrů . Skládá se ze dvou hlavních částí:

• 32miliardový vizuálně-jazykový backbone postavený na modelu NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner .
• 2miliardový difúzní Action Expert (akční dekodér) .
• Na základní model Cosmos 3 Super Reasoner bylo aplikováno dolaďování metodou zpětnovazebního učení (reinforcement learning) .

Architektura je Transformer s plným 360° přehledem – model zpracovává video až ze sedmi kamer, což mu umožňuje vnímat okolí vozidla bez slepých míst. Je přímo zaměřen na řízení úrovně 4 (plně autonomní v definovaných podmínkách) .

Učitelský model: Pět provázaných výstupů pro každou scénu

NVIDIA navrhla Alpamayo 2 Super jako cloudový učitelský model, který pro každou jízdní situaci vytváří pět provázaných výstupů. Ty lze následně destilovat do menších modelů, které jsou nasazovány přímo ve vozidle :

1. Plánovaná trajektorie – predikovaná dráha vozidla.
2. Řetězec příčin (chain-of-causation) – interpretovatelný logický řetězec, který vysvětluje, proč model rozhodl právě takto .
3. Meta-akce – akce na vysoké úrovni, např. „dát přednost“ nebo „změnit jízdní pruh“.
4. Automaticky generované anotace – popisky zdůvodňující rozhodnutí, použitelné pro trénování.
5. Vizuální otázky a odpovědi (VQA) – odpovědi na dotazy o aktuální dopravní situaci .

Řetězce příčin jsou přímo integrovány s bezpečnostními workflow NVIDIA Halos a podporují požadavky normy ISO/PAS 8800 .

Výkon: První místo v benchmarku LingoQA

V interních testech NVIDIA dosáhl Alpamayo 2 Super skóre 79,2 v benchmarku LingoQA, čímž se umístil na prvním místě . Předčil tak:

• Qwen2.5-VL 72B o 17 bodů
• GPT-4o o 23,2 bodu
• Gemini 2.5 Pro (dle testování NVIDIA)

Strategické postavení: Otevřená infrastruktura pro automobilový průmysl

NVIDIA explicitně staví Alpamayo 2 Super jako otevřenou infrastrukturu pro celý průmysl autonomních vozidel – nikoli jako konkurenci pro provozovatele robotaxi nebo výrobce autonomních aut . Jakýkoli podnik si model může dále upravit, adaptovat a komerčně nasadit bez rizika závislosti na proprietárním řešení .

Tímto vydáním NVIDIA odstraňuje licenční bariéru, která dříve omezovala rodinu Alpamayo pouze na výzkumné účely. S novou licencí OpenMDW je nyní možné model použít i v komerčních projektech a adaptovat ho pro vlastní autonomní systémy .