NVIDIA Alpamayo 2 Superは、商用利用が可能になっています。NVIDIA Cosmos 3 Super Reasonerをベースに構築され、強化学習(reinforcement learning)でポストトレーニングされています。このモデルは、オープンな商用ライセンスと、自動運転向けのトップクラスのマルチタスク機能の2つの面でAVエコシステムを前進させます。Hugging Faceからダウンロードでき、モデルの確認、推論能力の評価、次世代のロボタクシーや自動運転車の開発を開始するために使えます。
ロングテールのイベント、すなわち予測や学習が難しいまれで複雑な状況に対処するには、物体検出と動き予測だけでは不十分です。ロボタクシーなどの自動運転車（AV）は、状況を理解し、原因と結果を推論し、適切な行動を選択して、その判断を安全で快適な経路に変換する必要があります。これらはすべてリアルタイムで行われ、開発者が検査、検証し、信頼できる形で行える必要があります。
Alpamayo 2 Superは、Hugging Face上でLinux FoundationによるオープンなAIモデル配布向けの寛容なライセンスであるOpenMDW-1.1の下で提供されています。このライセンスはファインチューニング、派生モデル、商用の再配布を対象としています。これにより、AV開発者、自動車メーカー、トラックメーカー、サプライヤーは、自社のデータ、運転ポリシー、展開戦略にAlpamayoを適応できます。このオープン性により、AV研究者や企業は自社のデータとインフラのコントロールを保つことができ、特化モデルや蓄積したノウハウを通じて生み出す価値も自社のものにできます。こうしたコントロールは、自社が保有する運用車両群（フリート）や安全性に関わるワークフローにおいて不可欠です。
Alpamayo 2 Superは、Hugging Face上で自動運転向けに最も広く採用されているオープンな推論モデルであるAlpamayo モデルファミリーの一員であり、AVに関連する幅広い機能を単一の基盤モデル(foundation model)でサポートしています。マルチモーダル自動運転開発では、Alpamayo モデルファミリーの中でAlpamayo 2 Superが最も高い推論性能と運転性能を発揮します。一方、Alpamayo 1.5とAlpamayo 1は、クラウドベースの開発とモデル蒸留(model distillation)に向けた、よりコスト効率の高い選択肢です。
以前のAlpamayoのリリースは、当初R&D向けに公開されていました。現在はOpenMDWライセンスがAlpamayo モデルファミリー全体に適用されており、開発者は追加の許可なしにどのモデルも商用展開できます。これにより、適応から展開までの直接の道筋が生まれます。オープンなウェイト(weights)により、チームは基盤モデルの機能をすべてゼロから再学習したり、タスクごとにフロンティアモデルのコストを払ったりすることなく、先進的な推論の上に構築できます。適切なモデルを適切なジョブに適切なコストで合わせることが可能になります。また、AlpamayoはHugging Faceで50万ダウンロードをすでに超えており、このプラットフォームで自動運転向けに最も採用されているオープンな推論モデルファミリーとしての地位を強めています。
Alpamayo 2 Superは、NVIDIAが拡充している自動運転向けのオープンモデル、データセット、ツール群の一部です。Alpamayo 2 Superは、AV開発向けのオープンなモデル・フレームワーク・データセットからなる、より広いファミリーの一部でもあります。これらのオープンな取り組みは、アクセスを拡大し、競争を強め、開発者により大きなコントロールを与え、より安全で透明性の高いAV展開を支えています。
ベンチマークでの評価結果
Alpamayo 2 Superは、自動運転の推論ベンチマークであるLingoQAにおいて、評価された40弱のモデルの中で1位でした。また、NVIDIAが評価したすべての自動運転ベンチマークでも1位であり、幅広いAV能力にわたってトップの性能を示しています。ロボタクシーなどの自動運転車(AV)にとって最も難しい問題は、日常的なシナリオではなく、予測や学習が難しい、まれで複雑な状況です。Lingo‑Judge指標を用いたNVIDIAのテストでは、Qwen2.5‑VL 72Bを17.0ポイント、Gemini 2.5 Proを15.1ポイント、GPT‑4oを23.2ポイント上回り、運転中心のシナリオで最先端の推論を示しました。
NVIDIA Alpamayo 2 Superは、100億パラメータのNVIDIA Alpamayo 1.5およびAlpamayo 1モデルの3倍の規模を持っています。この追加された容量は、従来のシステムが苦戦しがちな、まれなマルチエージェントの相互作用において、少数の例から推論を一般化する能力をモデルが高めるのに役立ちます。Alpamayo 2 Superは、車両の前方・側方・後方のビューを融合した全周カメラのカバレッジに基づいて推論を行います。車両の前方・側方・後方の映像を統合する360度のコンテキストにより、リスクが生じやすい車線変更、合流、信号で保護されていない右左折(unprotected turns)、複雑な交差点について、より豊かな理解が可能になります。
Alpamayo 2 Superは、クラウドベースの開発ワークフローでフロンティア規模の推論を可能にします。開発者は高品質な推論トレース、合成学習データ、およびモデル蒸留用の教師出力を生成できます。蒸留によって得られたモデルは、量産車での効率的なリアルタイム推論に向けて最適化できます。Alpamayo モデルファミリーは、フロンティア規模の推論と、商用AVフリートへのスケーラブルな展開を組み合わせたクラウドからクルマまでのワークフローを提供します。AVプログラムにとっては、クラウドではフロンティア規模の推論を、車両では効率的な特化モデルを使うことになり、安全な自動運転を商用フリートへスケールさせる、より持続可能な方法になります。
出力内容と自動ラベラーとしての活用
Alpamayo 2 Superは、運転状況ごとに5つの密接に結びついた出力を生成でき、その中には軌道、因果連鎖（CoC）トレース、メタアクションが含まれます。軌道、因果連鎖（CoC）トレース、メタアクションなどの出力を併せて見ることで、開発者はモデルが観測したものを選択した行動に結びつけることができ、判断を理解し、批評し、検証しやすくなります。また、自社フリートの独自データに対してCoCラベルを生成し、2Dグラウンディングつきの視覚的質問応答を行う自動ラベラー(autolabeler)としてもデプロイできます。
Alpamayo 2 Superを自動ラベラーとして展開すると、推論をカメラ画像内の特定の領域に結びつけることで、生の運転クリップをより豊かな学習データに変換でき、アノテーションのサイクルを数か月から数日に圧縮できます。プランニングと自動ラベリングに加えて、シーン理解、モデルの批評(model critiquing)、知識蒸留(knowledge distillation)にも対応します。こうしたマルチタスク能力により、開発者は単一の基盤モデルを開発スタックのより多くの部分で使うことができ、ツールが簡素化され、反復が加速します。
安全検証と関連ツール群
Alpamayo 2 SuperのCoCトレースは、NVIDIA Halosの安全検証ワークフローと統合され、ISO/PAS 8800の要件に沿ったAI安全性を支え、AV安全エンジニアリングのより強い基盤を提供します。Alpamayo 2 Superが属するAV開発向けのオープンなモデル、フレームワーク、データセットのファミリーには、NVIDIA AlpaSim、NVIDIA AlpaGym、NVIDIA Physical AI Open Datasets、オープンな学習レシピと自動ラベリングパイプラインが含まれます。NVIDIA AlpaSimは、このファミリーに含まれるツールで、クローズドループのシミュレーションを提供します。NVIDIA AlpaGymは、高スループットの強化学習を可能にするAlpamayoファミリーのツールです。NVIDIA Physical AI Open Datasetsは、学習とテスト用のデータを提供するAlpamayoファミリーのデータセットです。オープンな学習レシピと自動ラベリングパイプラインは、モデルの開発・学習・検証を加速するためのものです。