NVIDIA erweitert sein Angebot an offenen Modellen für Europa: von KI-Agenten bis Quantencomputing

Ein breites Portfolio für individuelle Anpassung

Laut NVIDIA bieten die offenen Modelle Organisationen eine Grundlage, die sie mit lokalen Daten anpassen und auf selbst kontrollierter Infrastruktur betreiben können. Zum neuen Portfolio gehören die Modelle NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL und Nemotron 3.5 Bolt, neue Nemotron-Retriever-Modelle für Embedding, Reranking und Dokumentenanalyse, die neue Familie offener Foundation-Modelle NVIDIA Kumo samt Bibliotheken für strukturierte Geschäftsdaten sowie die NVIDIA-Cosmos-3.5-Weltmodelle. Hinzu kommen NVIDIA Alpamayo 2 Edge für autonome Fahrzeuge, NVIDIA BioNeMo für Gesundheitswesen und wissenschaftliche Entdeckungen sowie NVIDIA Ising für Quantencomputing.

Nemotron liefert laut NVIDIA offene Sprachmodelle, Datensätze und Rezepte für Entwickler, die Agenten bauen. Die Modelle unterstützen Text und Bilder und helfen Agenten dabei, Workflows zu orchestrieren, komplexe Probleme zu durchdenken und spezialisierte Aufgaben kostengünstiger zu erledigen. Sie entstehen mit Daten, Forschung und Expertise der NVIDIA Nemotron Coalition, zu der die europäischen Partner Black Forest Labs, H-Company und Mistral gehören.

Dassault Systèmes, Domyn, Dream, Kunden von Palantir, Salesforce, SAP, Shopify, Synopsys und WPP sowie Accenture und EY nutzen Nemotron-Modelle und -Datensätze, um eigene Modelle und domänenspezifische Agenten zu entwickeln. Eine größere Gruppe von Post-Training-Partnern, darunter Baseten, CoreWeave, Fireworks, Google Cloud, Nebius und Scale AI, unterstützt Unternehmen dabei, Nemotron für bestimmte Workloads anzupassen.

Kumo zielt auf strukturierte Geschäftsdaten

NVIDIA Kumo ist eine Sammlung offener Foundation-Modelle, Bibliotheken und Werkzeuge, mit denen Agenten und Anwendungen aus strukturierten Geschäftsdaten Ergebnisse prognostizieren, Betrugsrisiken bewerten und Handlungen empfehlen können. Kumo ist Teil der NVIDIA Agent Knowledge Foundation. Laut NVIDIA verkürzt Kumo die Zeit bis zur Vorhersage und senkt Kosten und Komplexität, die entstehen, wenn für jede Aufgabe eine eigene Machine-Learning-Pipeline gebaut werden muss.

Entwickler können mit vortrainierten Modellen starten und sie anschließend mit eigenen Daten feinabstimmen, wenn es auf höhere Leistung ankommt. Zum Portfolio gehören Kumo Structured, mit Modellen für relationale und tabellarische Vorhersagen, Prognosen und Anomalieerkennung, sowie Kumo Engine, ein offener Bibliotheks-Stack zur Entwicklung und Bereitstellung von Foundation-Modellen für strukturierte Daten.

Cognite, Coinbase, Databricks, DoorDash, Revolut und Tubi gehören zu den Ersten, die mit Kumo-Modellen arbeiten. Kunden von Snowflake setzen sie bereits in Branchen wie Werbung, Energie, Finanzdienstleistungen und Einzelhandel ein.

Robotik, Fahren, Biologie und Quanten

NVIDIA Cosmos ist eine Familie offener Weltmodelle (World Foundation Models) für den Bau von Robotern, autonomen Fahrzeugen und Vision-Agenten, die die physische Welt verstehen. NVIDIA ergänzt Werkzeuge für Post-Training und Optimierung, mit denen Entwickler Weltmodelle bei geringerem Rechenaufwand verbessern können, sowie Simulations-Checkpoints, um das Verhalten in interaktiven Fahr- und Robotik-Manipulationsszenarien vor Tests in der realen Welt zu bewerten. Cosmos Data Factory, bestehend aus Blueprints und zentralen Agent-Skills, hilft beim Kuratieren, Labeln, Generieren und Bewerten von Trainingsdaten. Im Einsatz ist es bei Porsche mit Voxel51, ANYbotics mit Encord, Zalando und CEVA Logistics mit Sereact sowie bei Siemens.

Alpamayo 2 Edge ist ein kompaktes Reasoning-Modell für Szenenverständnis und Bewegungsplanung in Fahrzeugen in Echtzeit. Es basiert auf dem Nemotron-basierten Fundament von Cosmos 3 Edge und ist bei geringeren Rechenanforderungen für die Plattform NVIDIA DRIVE AGX Thor optimiert.

In der Biologie ist BioNeMo RFD4-Proteina ein offenes Modell für das Proteindesign von NVIDIA und dem Baker Lab am Institute for Protein Design der University of Washington. Laut NVIDIA liefert es bei mehr als 10 Proteindesign-Aufgaben Spitzenleistungen und erzeugt Designs in einem Benchmark mit Proteinen aus 200 Aminosäuren etwa 13-mal schneller als RFdiffusion3.

Die Ising-Familie richtet sich an die Quantenentwicklung, von der Hardware-Kalibrierung in Echtzeit bis zur Fehlerkorrektur. IQM Quantum Computers nutzt sie zur Kalibrierung seiner Prozessoren, SEEQC kombiniert sie für die Fehlerkorrektur in Echtzeit mit NVQLink und seinem Digital Link, und AWS integriert Ising in den AWS Parallel Computing Service, damit Forschende vor dem Einsatz darauf aufbauen können.

Verfügbarkeit und Einordnung

Nemotron 3.5 Super VL ist auf Hugging Face, ModelScope, OpenRouter und build.nvidia.com als NVIDIA-NIM-Microservice verfügbar. Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB wurde für Freitag, den 23. Oktober, erwartet. Nemotron Retriever, Kumo, RFD4-Proteina und Ising sind je nach Modell über Hugging Face, build.nvidia.com oder GitHub erhältlich. Cosmos steht offen auf Hugging Face und GitHub bereit, und Alpamayo 2 Edge sollte im Laufe des Oktobers auf GitHub und Hugging Face erscheinen.

Für europäische Unternehmen lautet das Versprechen: Kontrolle. Offene Gewichte und Datensätze lassen sich an lokale Daten anpassen und auf eigener Infrastruktur betreiben. Die Bandbreite der genannten Partner deutet darauf hin, dass NVIDIA die Modelle in Software, Finanzwesen, Fertigung, Logistik und Forschung verankern will statt nur in einer einzelnen Branche.