O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, anunciou o lançamento chamando o modelo de "um poderoso backbone para robotáxis, caminhões, vans de transporte, furgões de entrega, tratores e toda a cauda longa de robôs móveis" . O modelo foi apresentado pela primeira vez na CES 2026 e na GTC Taipei no início do ano .

Arquitetura: Backbone Visão-Linguagem de 32B + Decodificador de Ação de 2B

O Alpamayo 2 Super totaliza aproximadamente 34 bilhões de parâmetros . Ele combina:

• Um backbone visão-linguagem de 32 bilhões de parâmetros construído sobre o NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner .
• Um Action Expert (Decodificador de Ação) de 2 bilhões de parâmetros baseado em difusão .
• Pós-treinamento por aprendizado por reforço (RL) aplicado ao Cosmos 3 Super Reasoner base .

A arquitetura é um Transformer com consciência de entorno completo, processando vídeo de até sete câmeras para cobertura de 360 graus, e é direcionada ao Nível 4 de direção autônoma .

Modelo Professor: Cinco Saídas Acopladas por Cena

A NVIDIA projetou o Alpamayo 2 Super como um modelo professor baseado em nuvem que produz cinco saídas acopladas por cena de direção, que podem então ser destiladas em modelos menores para implantação embarcada no veículo :

1. Trajetória planejada — o caminho de direção previsto.
2. Rastreamento de raciocínio de causa e efeito (chain-of-causation reasoning trace) — uma cadeia de raciocínio interpretável que explica a decisão de direção .
3. Meta-ação de alto nível — uma ação de direção de alto nível (ex.: "dar passagem", "mudar de faixa").
4. Rótulos de raciocínio auto-gerados — justificativas rotuladas automaticamente para dados de treinamento.
5. Respostas a perguntas visuais (VQA) — respostas a consultas visuais sobre a cena de direção .

Os rastreamentos de causa e efeito se integram diretamente aos fluxos de validação de segurança NVIDIA Halos e suportam a segurança de IA alinhada aos requisitos da ISO/PAS 8800 .

Desempenho em Benchmarks: Primeiro Lugar no LingoQA

Nos testes da NVIDIA, o Alpamayo 2 Super alcançou uma pontuação LingoQA de 79,2, ficando em primeiro lugar no benchmark de direção autônoma LingoQA . Ele superou:

• Qwen2.5-VL 72B por 17 pontos
• GPT-4o por 23,2 pontos
• Gemini 2.5 Pro (nos testes reportados pela NVIDIA)

Posicionamento Estratégico: Infraestrutura Aberta para a Indústria de Veículos Autônomos

A NVIDIA posiciona explicitamente o Alpamayo 2 Super como infraestrutura aberta para toda a indústria de veículos autônomos — não como um concorrente de operadores de robotáxis ou fabricantes de veículos autônomos . O modelo está disponível para qualquer empresa fazer fine-tuning, adaptar e implantar comercialmente sem dependência proprietária .

O lançamento remove uma barreira de licenciamento que mantinha a família Alpamayo anterior apenas para uso em pesquisa. A NVIDIA afirma que a licença OpenMDW agora se aplica a toda a linha Alpamayo, permitindo que desenvolvedores adaptem o modelo para suas próprias pilhas de direção autônoma .

Principais Destaques

• Lançamento comercial em 4 de agosto de 2026, com pesos no Hugging Face .
• Licença OpenMDW-1.1 permite fine-tuning, derivados e uso comercial .
• 34B parâmetros no total: 32B Cosmos 3 Super Reasoner + 2B Action Expert de difusão .
• Cinco saídas acopladas por cena para fluxo de trabalho de modelo professor em nuvem .
• LingoQA 79,2 — primeiro no benchmark, superando GPT-4o por 23,2 pontos .
• Visa casos extremos de cauda longa e está alinhado com a ISO/PAS 8800 via Halos .

O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, anunciou o lançamento chamando o modelo de "um poderoso backbone para robotáxis, caminhões, vans de transporte, furgões de entrega, tratores e toda a cauda longa de robôs móveis" . O modelo foi apresentado pela primeira vez na CES 2026 e na GTC Taipei no início do ano .

Arquitetura: Backbone Visão-Linguagem de 32B + Decodificador de Ação de 2B

O Alpamayo 2 Super totaliza aproximadamente 34 bilhões de parâmetros . Ele combina:

• Um backbone visão-linguagem de 32 bilhões de parâmetros construído sobre o NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner .
• Um Action Expert (Decodificador de Ação) de 2 bilhões de parâmetros baseado em difusão .
• Pós-treinamento por aprendizado por reforço (RL) aplicado ao Cosmos 3 Super Reasoner base .

A arquitetura é um Transformer com consciência de entorno completo, processando vídeo de até sete câmeras para cobertura de 360 graus, e é direcionada ao Nível 4 de direção autônoma .

Modelo Professor: Cinco Saídas Acopladas por Cena

A NVIDIA projetou o Alpamayo 2 Super como um modelo professor baseado em nuvem que produz cinco saídas acopladas por cena de direção, que podem então ser destiladas em modelos menores para implantação embarcada no veículo :

1. Trajetória planejada — o caminho de direção previsto.
2. Rastreamento de raciocínio de causa e efeito (chain-of-causation reasoning trace) — uma cadeia de raciocínio interpretável que explica a decisão de direção .
3. Meta-ação de alto nível — uma ação de direção de alto nível (ex.: "dar passagem", "mudar de faixa").
4. Rótulos de raciocínio auto-gerados — justificativas rotuladas automaticamente para dados de treinamento.
5. Respostas a perguntas visuais (VQA) — respostas a consultas visuais sobre a cena de direção .

Os rastreamentos de causa e efeito se integram diretamente aos fluxos de validação de segurança NVIDIA Halos e suportam a segurança de IA alinhada aos requisitos da ISO/PAS 8800 .

Desempenho em Benchmarks: Primeiro Lugar no LingoQA

Nos testes da NVIDIA, o Alpamayo 2 Super alcançou uma pontuação LingoQA de 79,2, ficando em primeiro lugar no benchmark de direção autônoma LingoQA . Ele superou:

• Qwen2.5-VL 72B por 17 pontos
• GPT-4o por 23,2 pontos
• Gemini 2.5 Pro (nos testes reportados pela NVIDIA)

Posicionamento Estratégico: Infraestrutura Aberta para a Indústria de Veículos Autônomos

A NVIDIA posiciona explicitamente o Alpamayo 2 Super como infraestrutura aberta para toda a indústria de veículos autônomos — não como um concorrente de operadores de robotáxis ou fabricantes de veículos autônomos . O modelo está disponível para qualquer empresa fazer fine-tuning, adaptar e implantar comercialmente sem dependência proprietária .

O lançamento remove uma barreira de licenciamento que mantinha a família Alpamayo anterior apenas para uso em pesquisa. A NVIDIA afirma que a licença OpenMDW agora se aplica a toda a linha Alpamayo, permitindo que desenvolvedores adaptem o modelo para suas próprias pilhas de direção autônoma .

Principais Destaques

• Lançamento comercial em 4 de agosto de 2026, com pesos no Hugging Face .
• Licença OpenMDW-1.1 permite fine-tuning, derivados e uso comercial .
• 34B parâmetros no total: 32B Cosmos 3 Super Reasoner + 2B Action Expert de difusão .
• Cinco saídas acopladas por cena para fluxo de trabalho de modelo professor em nuvem .
• LingoQA 79,2 — primeiro no benchmark, superando GPT-4o por 23,2 pontos .
• Visa casos extremos de cauda longa e está alinhado com a ISO/PAS 8800 via Halos .