NVIDIA Alpamayo 2 Super: 'Bộ não' mã nguồn mở 34B tham số cho xe tự lái, chính thức thương mại hóa

Vào ngày 4 tháng 8 năm 2026, NVIDIA chính thức công bố phát hành thương mại Alpamayo 2 Super, một mô hình nền tảng (foundation model) thị giác-ngôn ngữ-hành động (VLA) mã nguồn mở tiên tiến dành cho xe tự hành. Trọng số của mô hình đã được đăng tải trên Hugging Face với giấy phép OpenMDW-1.1 của Linux Foundation, cho phép tinh chỉnh, tạo mô hình phái sinh và phân phối thương mại .

Giám đốc điều hành NVIDIA, Jensen Huang, đã công bố bản phát hành này, gọi đây là "xương sống mạnh mẽ cho robotaxi, xe tải, xe đưa đón, xe giao hàng, máy kéo và vô số robot di động khác" . Mô hình này lần đầu tiên được giới thiệu tại CES 2026 và GTC Taipei trước đó trong năm .

Kiến trúc: Bộ xử lý thị giác-ngôn ngữ 32B + Bộ giải mã hành động 2B

Alpamayo 2 Super có tổng cộng khoảng 34 tỷ tham số . Mô hình kết hợp:

• Một bộ xử lý thị giác-ngôn ngữ 32 tỷ tham số được xây dựng trên nền tảng NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner .
• Một Bộ giải mã hành động (Action Expert) dạng khuếch tán (diffusion) với 2 tỷ tham số .
• Quá trình hậu huấn luyện bằng học tăng cường (Reinforcement Learning) áp dụng cho Cosmos 3 Super Reasoner nền tảng .

Kiến trúc này là một Transformer có khả năng nhận thức toàn diện 360 độ (full-surround awareness), xử lý video từ tối đa bảy camera, và được thiết kế nhắm thẳng vào cấp độ lái xe L4 .

Mô hình Giáo viên: Năm Kết quả Đầu ra cho Mỗi Cảnh Lái

NVIDIA thiết kế Alpamayo 2 Super như một mô hình giáo viên trên đám mây (cloud-based teacher model) có thể tạo ra năm kết quả đầu ra cho mỗi cảnh lái, sau đó có thể được chưng cất (distill) thành các mô hình triển khai nhỏ hơn trên xe :

1. Quỹ đạo dự kiến (Planned trajectory) — đường đi dự đoán của xe.
2. Chuỗi suy luận nguyên nhân (Chain-of-causation reasoning trace) — một chuỗi suy luận có thể giải thích được, làm rõ quyết định lái xe .
3. Hành động meta cấp cao (High-level meta-action) — một hành động lái cấp độ cao (ví dụ: "nhường đường", "chuyển làn").
4. Nhãn suy luận tự động (Auto-generated reasoning labels) — các giải thích được gắn nhãn tự động cho dữ liệu huấn luyện.
5. Câu trả lời câu hỏi trực quan (Visual question answers - VQA) — câu trả lời cho các truy vấn trực quan về cảnh lái xe .

Các chuỗi suy luận nguyên nhân này tích hợp trực tiếp với các quy trình xác thực an toàn NVIDIA Halos và hỗ trợ an toàn AI tuân thủ các yêu cầu của ISO/PAS 8800 .

Hiệu suất Vượt trội trên Bảng xếp hạng LingoQA

Trong các thử nghiệm của NVIDIA, Alpamayo 2 Super đạt điểm LingoQA là 79.2, đứng đầu trên bảng xếp hạng xe tự hành LingoQA . Mô hình vượt trội hơn:

• Qwen2.5-VL 72B tới 17 điểm
• GPT-4o tới 23.2 điểm
• Gemini 2.5 Pro (theo thử nghiệm của NVIDIA)

Định vị Chiến lược: Cơ sở hạ tầng Mở cho Ngành Công nghiệp Xe Tự hành

NVIDIA xác định rõ ràng Alpamayo 2 Super là cơ sở hạ tầng mở cho toàn bộ ngành công nghiệp xe tự hành — chứ không phải là đối thủ cạnh tranh với các nhà vận hành robotaxi hay nhà sản xuất xe tự hành . Mô hình có sẵn cho bất kỳ công ty nào tinh chỉnh, thích ứng và triển khai thương mại mà không bị khóa độc quyền .

Việc phát hành này đã gỡ bỏ rào cản cấp phép vốn chỉ giới hạn dòng sản phẩm Alpamayo trước đó trong mục đích nghiên cứu. NVIDIA cho biết giấy phép OpenMDW hiện được áp dụng cho toàn bộ dòng sản phẩm Alpamayo, cho phép các nhà phát triển thích ứng mô hình cho các hệ thống xe tự hành của riêng họ .

Những Điểm Chính

• Phát hành thương mại vào ngày 4 tháng 8 năm 2026, trọng số có sẵn trên Hugging Face .
• Giấy phép OpenMDW-1.1 cho phép tinh chỉnh, tạo mô hình phái sinh và sử dụng thương mại .
• Tổng cộng 34 tỷ tham số: 32 tỷ từ Cosmos 3 Super Reasoner + 2 tỷ từ Action Expert dạng khuếch tán .
• Năm kết quả đầu ra cho mỗi cảnh, phục vụ quy trình làm việc của mô hình giáo viên trên đám mây .
• LingoQA 79.2 — đứng đầu bảng xếp hạng, vượt GPT-4o 23.2 điểm .
• Nhắm đến các tình huống ngoại lệ hiếm gặp (long-tail) và tuân thủ ISO/PAS 8800 thông qua Halos .