NVIDIA анонсировала Cosmos 3 Super и Nano: новое слово в физическом ИИ
На конференции Computex 2026 компания NVIDIA представила семейство открытых мультимодальных моделей мира нового поколения — Cosmos 3. Новинки умеют работать сразу с несколькими типами данных: текстом, изображениями, видеорядом и звуком. В линейке два варианта — Cosmos 3 Super и Cosmos 3 Nano, каждый из которых ориентирован на свой круг задач.
Технические характеристики моделей
Флагман Cosmos 3 Super насчитывает 64,6 миллиарда параметров и разработан прежде всего для сценариев, требующих высокой физической точности: дообучение роботов и проверка алгоритмов автономного вождения. Компактная версия Cosmos 3 Nano содержит 15,7 миллиарда параметров и оптимизирована под малые задержки — она идеально подходит для генерации высококачественного видео и анализа действий в режиме реального времени.
Ключевые характеристики семейства Cosmos 3:
- Параметры: Super — 64,6 млрд, Nano — 15,7 млрд
- Архитектура: Mixture of Transformers (MoE)
- Поддерживаемые модальности: текст, изображения, видео, звук, окружающая среда
- Лицензия: NVIDIA Open Model License (полностью открытая, допускает коммерческое использование)
- Развёртывание: Hugging Face, build.nvidia.com, NIM-микросервисы
- Запланировано: Edge-версия для локального инференса без постоянного подключения к сети
Архитектура Mixture of Transformers
Принципиальное отличие Cosmos 3 от конкурентов — архитектура Mixture of Transformers (MoE). В отличие от монолитных трансформеров, MoE активирует лишь часть параметров для каждой конкретной задачи, что позволяет экономно расходовать вычислительные ресурсы при одновременной работе с разнородными модальностями. Модель обучена как генеративная система: получив произвольный набор входных данных (текстовый запрос, набор кадров, звуковой фрагмент), она достраивает реалистичные продолжения — следующий кадр видеоряда, соответствующее звуковое сопровождение или цепочку управляющих команд для робота.
Cosmos 3 Super: точность для промышленных симуляций
Версия Super создавалась с прицелом на физически достоверные симуляции. Именно это свойство делает её востребованной в двух ключевых индустриях:
- Робототехника: генерация синтетических обучающих данных и пост-тренировочная калибровка роботизированных систем без необходимости дорогостоящих физических экспериментов.
- Автономное вождение: валидация алгоритмов автопилота в воссозданных виртуальных сценариях, включая редкие и опасные ситуации на дороге.
Модель способна воспроизводить сложные физические взаимодействия — траектории движения, динамику твёрдых тел, эффекты освещения — с достаточной точностью, чтобы данные симуляции применялись для реального дообучения.
Cosmos 3 Nano: скорость для задач реального времени
Nano жертвует частью физической точности ради минимальной задержки вывода. Это открывает ряд практических применений:
- Генерация видео в реальном времени: потоковая синтез сцен с высоким разрешением и плавным кадровым рядом.
- Анализ действий: распознавание и классификация движений человека или объектов на видео без заметной задержки.
- Встраиваемые приложения: интеграция в конечные устройства и сервисы, где каждая миллисекунда имеет значение.
Генерация звука как новый срез данных
Поддержка аудиомодальности выделяет Cosmos 3 среди большинства конкурирующих моделей мира. Система способна генерировать реалистичные звуковые эффекты, согласованные с физической сценой: шум от трения колёс о дорогу, гул механизмов, звуки столкновений. Это востребовано в:
- виртуальных тренажёрах и симуляторах;
- игровых движках и XR-средах;
- системах мониторинга, обрабатывающих аудиовизуальные потоки.
Открытая лицензия и простота развёртывания
NVIDIA разместила веса обеих моделей на Hugging Face и сделала их доступными через платформу build.nvidia.com. Разработчики могут:
- Скачать веса и дообучить модель на собственных данных.
- Адаптировать её под узкоспециализированные задачи, включая создание проприетарных решений — лицензия это разрешает.
- Развернуть через NIM-микросервисы NVIDIA, упрощающие запуск в облаке или на корпоративных серверах.
В ближайшей перспективе ожидается Edge-версия для развёртывания на локальных системах без постоянного интернет-соединения, что критически важно для промышленных и полевых применений.
Выводы
Запуск Cosmos 3 Super и Nano — ещё один шаг NVIDIA к позиции поставщика базовой инфраструктуры для физического ИИ, аналогичной той, которую GPU компании занимают в обучении нейросетей. Открытость моделей снижает порог входа для стартапов, исследовательских групп и промышленных команд: вместо разработки симуляционных движков с нуля они получают готовую систему, гибко настраиваемую под конкретную задачу.
Если вас интересует серверное оборудование для развёртывания таких моделей — GPU-серверы, системы хранения или сетевая инфраструктура — свяжитесь с нами: в СервакМастер подберём оптимальную конфигурацию под вашу нагрузку.