英伟达扩展开放模型系列：新增Nemotron 3.5、Kumo、Cosmos等，面向语言、机器人、生物与量子计算
英伟达称，这批开放模型可供企业和研究者用本地数据定制并部署在自有基础设施上。Nemotron 3.5 Super VL已上线Hugging Face、ModelScope、OpenRouter和build.nvidia.com；Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB预计 10 月 23 日（周五）推出。
AI解读：来源称这些模型让开发者、研究者和企业能用本地语言和行业数据定制应用，并部署在自己控制的基础设施上。
语言模型方面，英伟达推出Nemotron 3.5 Super VL和Nemotron 3.5 Bolt，以及用于嵌入、重排和文档解析的Nemotron Retriever模型。英伟达称Nemotron支持文本和图像，帮助智能体编排工作流、处理复杂问题，并以更低成本完成专门任务。
面向结构化企业数据，英伟达推出Kumo开放基础模型和库，包含用于关系型与表格预测、预测分析和异常检测的Kumo Structured，以及用于开发和部署的Kumo Engine。英伟达称Kumo可缩短得出预测的时间，减少为每个任务单独搭建机器学习管线的成本。
机器人方向，Cosmos是开放世界基础模型系列，英伟达新增后训练与优化工具、仿真检查点以及Cosmos Data Factory。英伟达称后者可帮助整理、标注、生成和评估驾驶场景、产品缺陷、图像增强等训练数据。
生物与量子方面，英伟达与华盛顿大学蛋白质设计研究所Baker Lab合作推出开放蛋白质设计模型BioNeMo RFD4-Proteina；英伟达称其在超过 10 项蛋白质设计任务中表现领先，在 200 个氨基酸蛋白质基准中生成设计的速度约为RFdiffusion3的 13 倍。量子模型Ising面向硬件校准和纠错，IQM称正用其校准量子处理器，AWS将其集成进AWS PCS。
英伟达还提到，Nemotron模型的构建使用了Nemotron Coalition的数据、研究和专业知识，欧洲合作伙伴包括Black Forest Labs、H-Company和Mistral。应用方名单里，达索系统、Palantir客户、Salesforce、SAP、Shopify、Snowflake客户等被列为正在使用或首批使用相关模型的一方，这些均为英伟达的说法。
英伟达（NVIDIA）宣布扩展其开放模型系列，覆盖语言、机器人、生物和量子计算，并公布多款新模型及可用渠道。英伟达称，这些模型为开发者、研究者和企业提供可基于本地数据定制、部署在自有基础设施上的基础。
其中，Nemotron 3.5 Super VL已在Hugging Face、ModelScope、OpenRouter和build.nvidia.com上线，并以NVIDIA NIM微服务形式提供；Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB预计在 10 月 23 日（周五）推出。
语言模型：Nemotron 3.5与检索模型
英伟达公布Nemotron 3.5 Super VL和Nemotron 3.5 Bolt两款语言模型，以及用于嵌入、重排和文档解析的Nemotron Retriever开放模型。英伟达称，Nemotron模型支持文本和图像，可帮助智能体编排工作流、推理复杂问题，并以较低成本完成专门任务。
英伟达表示，Nemotron模型使用了Nemotron Coalition的数据、研究和专业知识构建，欧洲合作伙伴包括Black Forest Labs、H-Company和Mistral。
英伟达列出的使用方包括达索系统（Dassault Systèmes）、Domyn、Dream、Palantir的客户、Salesforce、SAP、Shopify、Synopsys和WPP，以及埃森哲和EY等专业服务提供商。英伟达称它们正使用Nemotron模型和数据集创建定制模型、构建领域专用智能体。
- Nemotron 3.5 Super VL：已在Hugging Face、ModelScope、OpenRouter、build.nvidia.com上线，并提供NIM微服务。
- Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB：预计 10 月 23 日（周五）推出。
- Nemotron Retriever：用于嵌入、重排和文档解析，已在Hugging Face、合作平台和build.nvidia.com的NIM微服务提供。
企业结构化数据：Kumo模型与引擎
英伟达推出Kumo开放基础模型、库和工具，面向结构化企业数据。英伟达称，Kumo可帮助智能体和应用预测结果、评估欺诈风险、从结构化业务数据中推荐操作，并缩短得出预测的时间，降低为每个任务单独搭建机器学习管线的成本和复杂度。
Kumo属于NVIDIA Agent Knowledge Foundation的一部分。开发者可以使用预训练的Kumo模型，把预测能力更快带入更多应用，再在需要更高性能时用专有数据微调。
英伟达列出的首批使用方包括Cognite、Coinbase、Databricks、DoorDash、Revolut和Tubi；Snowflake客户也已在广告、能源、金融服务和零售等行业使用Kumo模型加速AI开发。Kumo开放模型已在Hugging Face提供，并在build.nvidia.com上以NIM微服务形式为生产推理优化和打包。
- Kumo Structured：用于关系型和表格预测、预测分析及异常检测。
- Kumo Engine：用于开发和部署结构化数据基础模型的开放库栈。
机器人与自动驾驶：Cosmos与Alpamayo 2 Edge
Cosmos是英伟达的开放世界基础模型系列，用于帮助开发者构建理解物理世界并与之交互的机器人、自动驾驶汽车和视觉智能体。英伟达新增后训练与优化工具，称可帮助开发者用更少算力改进世界模型；还新增仿真检查点，用于在真实测试前评估交互式驾驶和机器人操作场景中的行为。
英伟达同时推出Cosmos Data Factory，包含蓝图和核心智能体技能，用于整理、标注、生成和评估驾驶场景、产品缺陷、图像增强和事件生成等训练数据。英伟达称，开发者可以使用完整工作流或单项能力，由智能体协调过程。
英伟达列出的使用方包括与Voxel51合作的保时捷、与Encord合作的ANYbotics、与Sereact合作的Zalando和CEVA Logistics，以及西门子；英伟达称它们正使用Cosmos Data Factory创建高质量、多样化的训练数据集并提高模型精度。
Alpamayo 2 Edge是一款紧凑推理模型，面向自动驾驶车辆提供实时场景理解和运动规划。英伟达称，它基于Cosmos 3 Edge的Nemotron基础模型构建，针对NVIDIA DRIVE AGX Thor平台优化，可帮助开发者在计算要求更低的车辆上引入高级驾驶能力。该模型预计本月晚些时候在GitHub和Hugging Face提供下载。
生物与量子：BioNeMo蛋白质模型与Ising
BioNeMo RFD4-Proteina是英伟达与华盛顿大学蛋白质设计研究所Baker Lab合作推出的开放蛋白质设计模型。英伟达称，该模型可生成蛋白质序列和 3D结构，帮助研究者设计能结合困难靶点、组装成复杂结构以及结合小分子的蛋白质。
英伟达称，BioNeMo RFD4-Proteina在超过 10 项蛋白质设计任务中表现领先，在 200 个氨基酸蛋白质的基准测试中，生成设计的速度约为RFdiffusion3的 13 倍。研究者可以通过智能体生成和评估候选设计，对照设计目标和分子约束后再选择哪些设计进入实验室测试。
量子方面，英伟达Ising系列开放模型面向实时硬件校准和纠错等任务，旨在跨不同量子比特模态、按各硬件需求提供可扩展的基础。英伟达称，IQM Quantum Computers正使用Ising校准其量子处理器，并称专门的开放校准模型表现优于大型通用模型。SEEQC将NVIDIA NVQLink平台和Ising与其Digital Link结合，以满足实时量子纠错所需的低延迟要求。
AWS将Ising集成进AWS Parallel Computing Service（AWS PCS），让研究者可以在部署前基于Ising开发。英伟达提到，受延迟要求限制，解码通常在与量子处理器同址的经典硬件上执行。Ising已在GitHub、Hugging Face和build.nvidia.com提供。