요약
- NVIDIA가 자율주행 개발용 오픈 모델 Alpamayo 2 Super를 공개했다
- 320억 파라미터 Cosmos 3 Super Reasoner와 20억 파라미터 Action Expert를 결합한 340억 파라미터 규모다
- 궤적 예측·추론·메타액션·VQA·자동 라벨링을 하나의 모델로 처리한다
- 모델명
- NVIDIA Alpamayo 2 Super
- 총 파라미터
- 340억(32B Reasoner + 2B Action Expert)
- 지원 카메라
- 최대 7대, 360도 인식
- 궤적 예측 성능
- minADE_6 0.911m로 보고됨
- 라이선스
- OpenMDW-1.1, 상업적 재배포 허용
- 공개 경로
- Hugging Face 가중치, GitHub 추론 노트북
NVIDIA가 자율주행차(AV) 개발을 위한 오픈 추론 비전-언어-액션(VLA) 모델 'Alpamayo 2 Super'를 공개했다. 이 모델은 320억 파라미터 규모의 Cosmos 3 Super Reasoner와 20억 파라미터의 확산 기반 Action Expert를 결합한 총 340억 파라미터 구조로, 강화학습을 통해 후속 학습됐다.
통합 워크플로우 지향
기존 자율주행 개발은 궤적 생성, 의도 예측, 장면 이해, 데이터 라벨링을 각각 별도 모델로 처리해왔다. Alpamayo 2 Super는 이를 하나의 파운데이션 모델로 통합해 최대 7대 카메라 기반 360도 인식을 지원하며, 미래 궤적과 Chain-of-Causation 추론 트레이스, 상위 수준의 메타액션, 2D 그라운딩이 포함된 장면 질의응답, 추론 자동 라벨을 함께 출력한다.
NVIDIA는 이 모델이 오프라인 정책 교사, 평가 비평가, 데이터 엔진, 신규 태스크 커스터마이징의 출발점 등 개발 워크플로우 여러 단계에서 공통 기반으로 쓰일 수 있다고 설명했다.
벤치마크 결과
공개된 자료에 따르면 궤적 예측(minADE_6) 0.911m, AV 추론 0.433, LingoQA 79.2, 메타액션 IoU(횡방향 74.59·종방향 61.91·차선별 73.55), VQA 답변 유사도 0.652, 2D 그라운딩 IoU 0.71, 폐루프 AlpaSim 점수 1.50(±0.13)을 기록해 기존 모델 대비 앞선 성능을 보였다고 밝혔다.
모델 가중치는 Hugging Face에, 추론 노트북은 GitHub에 공개됐으며, Linux Foundation의 개방형 라이선스인 OpenMDW-1.1을 적용해 파인튜닝과 파생 모델 제작, 상업적 재배포까지 허용한다고 NVIDIA는 전했다.
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