NVIDIA расширила портфель открытых моделей для Европы: представлена Nemotron 3.5

21 октября 2026 года NVIDIA объявила в корпоративном блоге о расширении портфеля открытых моделей для организаций и разработчиков в Европе. Новая линейка охватывает модели для обработки языка и изображений, структурированных бизнес-данных, робототехники, биологии и квантовых вычислений. NVIDIA заявляет, что организации смогут адаптировать модели к собственным данным и использовать их на инфраструктуре, которую контролируют сами. Среди новых продуктов, представленных в анонсе, — модели Nemotron 3.5 Super VL, Nemotron Retriever, Kumo и Cosmos.

Для каких задач предназначено семейство Nemotron?

NVIDIA описывает Nemotron как основу для создания агентов, выполняющих специализированные задачи, и предлагает открытые языковые модели, наборы данных и рецепты адаптации. По словам компании, модели поддерживают текст и изображения и могут использоваться для управления рабочими процессами и рассуждений при решении сложных задач. Nemotron 3.5 Super VL — одна из новых моделей, упомянутых в анонсе.

Nemotron 3.5 Super VL доступна на Hugging Face, ModelScope и OpenRouter, а также через облачные сервисы NVIDIA и её партнёров. Кроме того, она предлагается на build.nvidia.com в виде микросервиса NVIDIA NIM. Модели Nemotron Retriever предназначены для создания эмбеддингов, переранжирования и разбора документов. Ожидаемая дата доступности Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB — 23 октября.

Возможности Kumo и Cosmos

NVIDIA Kumo ориентирована на задачи с табличными и реляционными данными, включая прогнозирование, предиктивную аналитику и выявление аномалий. В портфель входят Kumo Structured с этими моделями, а также открытый стек библиотек Kumo Engine — инструменты для разработки и развертывания моделей структурированных данных. По словам NVIDIA, готовые модели можно интегрировать в приложения; если требуется более высокая производительность, их можно дообучить на собственных данных. Модели Kumo доступны на Hugging Face, а микросервис NIM, подготовленный для инференса в производственной среде, — на платформе NVIDIA.

Cosmos представлена как семейство моделей мира, предназначенных для понимания физического мира и взаимодействия с ним. Добавленные NVIDIA инструменты посттренировочного улучшения и оптимизации призваны развивать модели с меньшими вычислительными затратами. Cosmos Data Factory охватывает рабочие процессы подготовки, аннотирования, генерации и оценки обучающих данных для таких областей, как сценарии вождения и выявление дефектов продукции. Модели Cosmos доступны на Hugging Face и GitHub.

Что это может дать командам архитекторов и специалистов по визуализации

В анонсе не сообщается о функции, которая напрямую интегрируется в программы для архитектурного моделирования или рендеринга. Однако поддержка Nemotron визуальных и текстовых входных данных, а также ориентация моделей Retriever на разбор документов — направления, которые могут заинтересовать команды, изучающие рабочие процессы с документами и изображениями. В источнике не утверждается, что они автоматизируют конкретный процесс в архитектурных бюро.

Поддержка Kumo табличных и реляционных данных может быть интересна командам, работающим со структурированными данными проектов. При этом архитектурные сценарии использования и совместимое программное обеспечение не указаны. Перед тестированием бюро следует отдельно проверить условия доступа к моделям, варианты их адаптации на собственных данных и требования к инфраструктуре для запуска. NVIDIA заявляет, что модели можно использовать на инфраструктуре под контролем организаций; требования к оборудованию и сведения о лицензировании в тексте анонса не приводятся.

Доступность и вопросы, не раскрытые в анонсе

В анонсе перечислены каналы доступа к таким моделям, как Nemotron Retriever, Kumo и BioNeMo RFD4-Proteina. NVIDIA также сообщает, что открыла доступ к моделям Cosmos на GitHub и Hugging Face. Ожидается, что Alpamayo 2 Edge можно будет загрузить через GitHub и Hugging Face ближе к концу месяца. Этот срок приводится как ожидание, указанное в анонсе.

Анонс объединяет не одну модель, а продукты для разных отраслей и задач. Однако для каждой модели отдельно необходима информация о технических требованиях, условиях коммерческого использования и совместимости с архитектурным ПО. Поэтому, сопоставляя портфель со своими рабочими процессами, командам следует изучить документацию по доступу и использованию каждого продукта.