NVIDIA élargit sa famille de modèles ouverts dans les domaines du langage, de la robotique, de la biologie et de l’informatique quantique, offrant ainsi aux développeurs, aux chercheurs et aux entreprises les ressources nécessaires pour créer des applications adaptées aux langues locales et aux secteurs industriels spécifiques.
Ce portefeuille comprend les nouveaux modèles NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL et Nemotron 3.5 Bolt ; les nouveaux modèles NVIDIA Nemotron Retriever pour l’embedding, le reranking et l’analyse de documents ; la nouvelle famille NVIDIA Kumo de modèles de fondation à poids ouverts et de bibliothèques dédiés aux données métier structurées; les modèles de monde NVIDIA Cosmos 3.5 ; NVIDIA Alpamayo 2 Edge pour les véhicules autonomes ; NVIDIA BioNeMo pour la santé et la découverte scientifique ; et NVIDIA Ising pour l’informatique quantique.
Ces modèles ouverts offrent aux organisations une base qu’elles peuvent personnaliser avec leurs données locales et déployer sur une infrastructure qu’elles contrôlent.
NVIDIA Nemotron alimente le post-entraînement dans tous les secteurs
NVIDIA Nemotron met à la disposition des développeurs d’agents des modèles de langage ouverts, des jeux de données et des recettes. Ces modèles prennent en charge le texte et les images, ce qui aide les agents à orchestrer des workflows, à raisonner sur des problèmes complexes et à accomplir des tâches spécialisées à moindre coût. Les modèles Nemotron sont conçus à partir des données, des travaux de recherche et de l’expertise de la NVIDIA Nemotron Coalition, dont des partenaires européens Black Forest Labs, H-Company et Mistral.
Nemotron fournit aux entreprises une base pour créer des applications fondées sur leurs propres connaissances et leur expertise. Dassault Systèmes, Domyn, Dream, les clients de Palantir, Salesforce, SAP, Shopify, Synopsys et WPP, ainsi que des prestataires de services professionnels tels qu’ Accenture et EY, exploitent les modèles et jeux de données Nemotron pour créer des modèles personnalisés et concevoir des agents spécialisés par domaine.
Un vaste écosystème de partenaires de post-entraînement, dont AfterQuery, AgileRL, AI21, Alice, Applied Compute, Baseten, CoreWeave, Distil Labs, EON, Fastino, Fireworks, Google Cloud, Mercor, Multiverse Computing, Nebius, Handshake AI, Plurai, Prime Intellect, River.AI, Scale AI, Trajectory et TNG, aide les entreprises à personnaliser Nemotron pour des charges de travail spécifiques à leur domaine.
NVIDIA Kumo accélère le travail des agents sur les données structurées des entreprises
NVIDIA Kumo propose des modèles de fondation, des bibliothèques et des outils ouverts qui aident les agents et les applications à prévoir des résultats, à évaluer le risque de fraude et à recommander des actions à partir de données d’entreprise structurées. Intégré à NVIDIA Agent Knowledge Foundation, Kumo réduit le délai d’obtention des prédictions ainsi que le coût et la complexité liés à la création d’un pipeline de machine learning distinct pour chaque tâche.
Les développeurs peuvent utiliser des modèles Kumo pré-entraînés pour intégrer rapidement des prédictions dans davantage d’applications, puis les affiner à l’aide de données propriétaires lorsque des performances supérieures sont essentielles. Le portefeuille comprend NVIDIA Kumo Structured, qui propose des modèles de prédiction relationnelle et tabulaire, de prévision et de détection d’anomalies, ainsi que NVIDIA Kumo Engine, une pile de bibliothèques ouvertes destinée au développement et au déploiement de modèles de fondation pour données structurées.
Cognite, Coinbase, Databricks, DoorDash, Revolut et Tubi figurent parmi les premières entreprises à utiliser les modèles Kumo pour accélérer leur développement. Les clients de Snowflake utilisent déjà les modèles Kumo pour accélérer le développement de l’IA dans des secteurs tels que la publicité, l’énergie, les services financiers et la distribution.
NVIDIA Cosmos accélère l’entraînement et la simulation en robotique
NVIDIA Cosmos est une famille de modèles de fondation du monde ouverts qui aident les développeurs à concevoir des robots, des véhicules autonomes et des agents de vision capables de comprendre le monde physique et d’interagir avec lui.
NVIDIA présente de nouveaux outils de post-entraînement et d’optimisation Cosmos pour aider les développeurs à améliorer les modèles du monde avec moins de ressources de calcul, ainsi que des checkpoints de simulation permettant d’évaluer le comportement dans des scénarios interactifs de conduite et de manipulation robotique avant les tests en conditions réelles.
NVIDIA présente également Cosmos Data Factory, composé de blueprints et de compétences d’agent essentielles, pour aider les développeurs à organiser, annoter, générer et évaluer des données d’entraînement destinées aux scénarios de conduite, aux défauts de produits, à l’augmentation d’images et à la génération d’événements. Les développeurs peuvent utiliser des workflows complets ou des capacités individuelles, le processus étant coordonné par des agents.
Porsche avec Voxel51, ANYbotics avec Encord, Zalando et CEVA Logistics avec Sereact, ainsi que Siemens utilisent Cosmos Data Factory pour créer des jeux de données d’entraînement diversifiés et de haute qualité, et améliorer la précision des modèles.
NVIDIA Alpamayo 2 apporte le raisonnement en temps réel aux véhicules autonomes
NVIDIA Alpamayo 2 Edge est un modèle de raisonnement compact qui intègre la compréhension des scènes et la planification des mouvements en temps réel directement dans les véhicules autonomes. Reposant sur la base de NVIDIA Cosmos 3 Edge, elle-même fondée sur Nemotron, et optimisé pour la plateforme NVIDIA DRIVE AGX Thor, il aide les développeurs à intégrer des capacités de conduite avancées dans les véhicules avec des besoins de calcul réduits.
NVIDIA BioNeMo RFD4-Proteina fait progresser la conception de protéines
NVIDIA BioNeMo RFD4-Proteina est un modèle ouvert de conception de protéines développé par NVIDIA et le Baker Lab de l’Institute for Protein Design de l’Université de Washington.
Le modèle génère des séquences de protéines et des structures 3D pour aider les chercheurs à concevoir des protéines capables de se lier à des cibles difficiles, de s’assembler en structures complexes et de se lier à de petites molécules.
NVIDIA BioNeMo RFD4-Proteina offre des performances de premier plan sur plus de 10 tâches de conception de protéines et génère des conceptions environ 13 fois plus rapidement que RFdiffusion3 lors d’un benchmark portant sur des protéines de 200 acides aminés. Les chercheurs peuvent utiliser le modèle par l’intermédiaire d’agents pour générer et évaluer des candidats au regard des objectifs de conception et des contraintes moléculaires, puis choisir les conceptions à tester en laboratoire.
NVIDIA Ising accélère le développement quantique
La famille de modèles ouverts NVIDIA Ising fournit une base commune et extensible pour accélérer les avancées nécessaires au développement de supercalculateurs quantiques utiles, de l’étalonnage matériel en temps réel à la correction d’erreurs, pour différentes modalités de qubits, et s’adapte aux besoins propres à chaque matériel.
IQM Quantum Computers utilise Ising pour étalonner ses processeurs quantiques, démontrant ainsi que des modèles d’étalonnage ouverts spécialisés surpassent les grands modèles généralistes. SEEQC associe la plateforme NVIDIA NVQLink et Ising à sa technologie unique Digital Link pour répondre aux exigences de faible latence de la correction d’erreurs quantiques en temps réel.
AWS met NVIDIA Ising à la disposition des chercheurs en intégrant cette famille de modèles à AWS Parallel Computing Service (AWS PCS). Si le décodage est généralement effectué sur du matériel classique situé à proximité du processeur quantique en raison des exigences de latence, l’intégration à AWS PCS permet aux chercheurs de travailler avec Ising en amont du déploiement.
Disponibilité
- NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL est disponible sur Hugging Face, ModelScope, OpenRouter et build.nvidia.com en tant que microservice NVIDIA NIM, ainsi que par l’intermédiaire des partenaires NVIDIA spécialisés dans le cloud, le post-entraînement et l’inférence. Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB devrait être disponible dès vendredi 23 octobre.
- NVIDIA Nemotron Retriever, une famille de modèles ouverts, est disponible sur Hugging Face, sur diverses plateformes partenaires et en tant que microservice NVIDIA NIM sur build.nvidia.com.
- NVIDIA Kumo : les modèles ouverts sont disponibles sur Hugging Face, et optimisés et proposés sous forme de microservice NVIDIA NIM pour l’inférence en production sur build.nvidia.com.
- NVIDIA Cosmos est désormais disponible en accès ouvert sur Hugging Face et GitHub, ainsi qu’auprès de partenaires d’inférence sélectionnés.
- NVIDIA Alpamayo 2 Edge sera disponible au téléchargement sur GitHub et Hugging Face dans le courant du mois.
- Le modèle ouvert NVIDIA BioNeMo RFD4-Proteina est disponible sur build.nvidia.com et sous forme de microservice NVIDIA NIM, ainsi que sur GitHub, Hugging Face et auprès de partenaires d’inférence sélectionnés.
- NVIDIA Ising est disponible sur GitHub, Hugging Face et build.nvidia.com.
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