El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, anunció el lanzamiento y calificó el modelo como "una columna vertebral potente para robotaxis, camiones, lanzaderas, furgonetas de reparto, tractores y la larga cola de robots móviles" . El modelo se presentó por primera vez en CES 2026 y en GTC Taipei a principios de ese año .

Arquitectura: 32B de backbone visión-lenguaje + 2B de decodificador de acciones

Alpamayo 2 Super cuenta con aproximadamente 34 mil millones de parámetros . Combina:

• Un backbone de visión-lenguaje de 32 mil millones de parámetros basado en NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner .
• Un Experto en Acciones (decodificador de acciones) basado en difusión de 2 mil millones de parámetros .
• Un entrenamiento posterior con aprendizaje por refuerzo (RL) aplicado al Cosmos 3 Super Reasoner base .

La arquitectura es un Transformer con conciencia perimetral completa, que procesa vídeo de hasta siete cámaras para una cobertura de 360 grados, y está diseñada específicamente para el nivel 4 de conducción autónoma .

Modelo profesor: cinco resultados acoplados por escena

NVIDIA diseñó Alpamayo 2 Super como un modelo profesor basado en la nube que produce cinco resultados acoplados por escena de conducción, que luego pueden destilarse en modelos más pequeños para su implementación en el vehículo :

1. Trayectoria planificada — la ruta de conducción prevista.
2. Traza de razonamiento de causa y efecto — una cadena de razonamiento interpretable que explica la decisión de conducción .
3. Meta-acción de alto nivel — una acción de alto nivel (por ejemplo, "ceder el paso", "cambiar de carril").
4. Etiquetas de razonamiento generadas automáticamente — justificaciones etiquetadas para los datos de entrenamiento.
5. Respuestas a preguntas visuales (VQA) — respuestas a consultas visuales sobre la escena de conducción .

Las trazas de razonamiento de causa y efecto se integran directamente con los flujos de trabajo de validación de seguridad NVIDIA Halos y son compatibles con la seguridad de la IA según los requisitos de la norma ISO/PAS 8800 .

Rendimiento en benchmarks: primero en LingoQA

En las pruebas de NVIDIA, Alpamayo 2 Super alcanzó una puntuación LingoQA de 79.2, situándose en el primer puesto del benchmark de conducción autónoma LingoQA . Superó a:

• Qwen2.5-VL 72B por 17 puntos
• GPT-4o por 23.2 puntos
• Gemini 2.5 Pro (según las pruebas reportadas por NVIDIA)

Posicionamiento estratégico: infraestructura abierta para la industria del vehículo autónomo

NVIDIA posiciona explícitamente a Alpamayo 2 Super como una infraestructura abierta para toda la industria del vehículo autónomo, no como un competidor de los operadores de robotaxis o fabricantes de vehículos autónomos . El modelo está disponible para que cualquier empresa lo ajuste, adapte y despliegue comercialmente sin ningún tipo de bloqueo propietario .

El lanzamiento elimina una barrera de licencia que había mantenido a la familia Alpamayo anterior en un uso exclusivo de investigación. NVIDIA afirma que la licencia OpenMDW ahora se aplica a toda la gama Alpamayo, por lo que los desarrolladores pueden adaptar el modelo para sus propias pilas de conducción autónoma .

Puntos clave

• Lanzamiento comercial el 4 de agosto de 2026 con pesos en Hugging Face .
• Licencia OpenMDW-1.1 que permite ajuste fino, derivados y uso comercial .
• 34B parámetros totales: 32B Cosmos 3 Super Reasoner + 2B experto en acciones de difusión .
• Cinco resultados acoplados por escena para el flujo de trabajo del modelo profesor en la nube .
• LingoQA 79.2 — primero en el benchmark, superando a GPT-4o por 23.2 puntos .
• Aborda casos extremos y está alineado con ISO/PAS 8800 a través de Halos .

El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, anunció el lanzamiento y calificó el modelo como "una columna vertebral potente para robotaxis, camiones, lanzaderas, furgonetas de reparto, tractores y la larga cola de robots móviles" . El modelo se presentó por primera vez en CES 2026 y en GTC Taipei a principios de ese año .

Arquitectura: 32B de backbone visión-lenguaje + 2B de decodificador de acciones

Alpamayo 2 Super cuenta con aproximadamente 34 mil millones de parámetros . Combina:

• Un backbone de visión-lenguaje de 32 mil millones de parámetros basado en NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner .
• Un Experto en Acciones (decodificador de acciones) basado en difusión de 2 mil millones de parámetros .
• Un entrenamiento posterior con aprendizaje por refuerzo (RL) aplicado al Cosmos 3 Super Reasoner base .

La arquitectura es un Transformer con conciencia perimetral completa, que procesa vídeo de hasta siete cámaras para una cobertura de 360 grados, y está diseñada específicamente para el nivel 4 de conducción autónoma .

Modelo profesor: cinco resultados acoplados por escena

NVIDIA diseñó Alpamayo 2 Super como un modelo profesor basado en la nube que produce cinco resultados acoplados por escena de conducción, que luego pueden destilarse en modelos más pequeños para su implementación en el vehículo :

1. Trayectoria planificada — la ruta de conducción prevista.
2. Traza de razonamiento de causa y efecto — una cadena de razonamiento interpretable que explica la decisión de conducción .
3. Meta-acción de alto nivel — una acción de alto nivel (por ejemplo, "ceder el paso", "cambiar de carril").
4. Etiquetas de razonamiento generadas automáticamente — justificaciones etiquetadas para los datos de entrenamiento.
5. Respuestas a preguntas visuales (VQA) — respuestas a consultas visuales sobre la escena de conducción .

Las trazas de razonamiento de causa y efecto se integran directamente con los flujos de trabajo de validación de seguridad NVIDIA Halos y son compatibles con la seguridad de la IA según los requisitos de la norma ISO/PAS 8800 .

Rendimiento en benchmarks: primero en LingoQA

En las pruebas de NVIDIA, Alpamayo 2 Super alcanzó una puntuación LingoQA de 79.2, situándose en el primer puesto del benchmark de conducción autónoma LingoQA . Superó a:

• Qwen2.5-VL 72B por 17 puntos
• GPT-4o por 23.2 puntos
• Gemini 2.5 Pro (según las pruebas reportadas por NVIDIA)

Posicionamiento estratégico: infraestructura abierta para la industria del vehículo autónomo

NVIDIA posiciona explícitamente a Alpamayo 2 Super como una infraestructura abierta para toda la industria del vehículo autónomo, no como un competidor de los operadores de robotaxis o fabricantes de vehículos autónomos . El modelo está disponible para que cualquier empresa lo ajuste, adapte y despliegue comercialmente sin ningún tipo de bloqueo propietario .

El lanzamiento elimina una barrera de licencia que había mantenido a la familia Alpamayo anterior en un uso exclusivo de investigación. NVIDIA afirma que la licencia OpenMDW ahora se aplica a toda la gama Alpamayo, por lo que los desarrolladores pueden adaptar el modelo para sus propias pilas de conducción autónoma .

Puntos clave

• Lanzamiento comercial el 4 de agosto de 2026 con pesos en Hugging Face .
• Licencia OpenMDW-1.1 que permite ajuste fino, derivados y uso comercial .
• 34B parámetros totales: 32B Cosmos 3 Super Reasoner + 2B experto en acciones de difusión .
• Cinco resultados acoplados por escena para el flujo de trabajo del modelo profesor en la nube .
• LingoQA 79.2 — primero en el benchmark, superando a GPT-4o por 23.2 puntos .
• Aborda casos extremos y está alineado con ISO/PAS 8800 a través de Halos .