NVIDIA, 로보택시용 오픈모델 '알파마요 2 슈퍼' 상업 공개

상업용으로 완전히 열린 오픈모델

NVIDIA가 로보택시와 자율주행차(AV)를 위한 오픈 추론 모델 'Alpamayo 2 Super'를 상업적 사용까지 허용하는 형태로 공개했다. 이 모델은 Hugging Face에서 가장 많이 채택된 자율주행용 오픈 추론 모델군인 Alpamayo 패밀리에 속한다. NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner를 기반으로 강화학습 후처리(post-training)를 거쳐 만들어졌다.

모델은 Hugging Face에서 리눅스 파운데이션(Linux Foundation)의 허가형 라이선스인 OpenMDW-1.1로 배포된다. 이 라이선스는 파인튜닝, 파생 모델 제작, 상업적 재배포까지 포괄해 자동차 제조사, 트럭 제조사, 부품 공급사가 자체 데이터와 주행 정책에 맞춰 모델을 조정할 수 있도록 한다. 앞선 Alpamayo 버전들이 연구개발용으로 처음 공개됐던 것과 달리, 이번에는 OpenMDW 라이선스가 패밀리 전체에 적용돼 별도 승인 없이 상업적 배포로 이어지는 경로가 생겼다고 NVIDIA는 설명했다.

클라우드에서 추론하고 차량에서 경량화

NVIDIA는 Alpamayo 2 Super를 클라우드 기반 개발 워크플로우에서 프런티어급 추론을 수행하는 용도로 위치시켰다. 개발자는 이 모델로 고품질 추론 트레이스와 합성 학습 데이터, 증류(distillation)용 교사 모델 출력을 생성할 수 있다. 이렇게 얻은 경량화 모델은 실제 차량 내에서 실시간 추론에 최적화되는 방식이다.

패밀리 내에서 Alpamayo 2 Super는 가장 높은 추론·주행 성능을 제공하고, Alpamayo 1.5와 Alpamayo 1은 클라우드 기반 개발과 모델 증류에 더 비용 효율적인 선택지로 제시된다. NVIDIA는 이를 "클라우드에서 프런티어급 추론, 차량에서는 효율적이고 특화된 모델"이라는 클라우드-투-카(cloud-to-car) 구조로 설명했다.

LingoQA 벤치마크 1위

NVIDIA는 자체 테스트에서 Alpamayo 2 Super가 자율주행 추론 벤치마크인 LingoQA에서 약 40개 모델 중 1위를 기록했다고 밝혔다. Lingo-Judge 지표 기준으로 Qwen2.5-VL 72B보다 17.0점, Gemini 2.5 Pro보다 15.1점, GPT-4o보다 23.2점 높은 점수를 얻었다고 전했다.

비교 모델	Alpamayo 2 Super 대비 점수 차이
GPT-4o	+23.2점 bar:100
Qwen2.5-VL 72B	+17.0점 bar:73
Gemini 2.5 Pro	+15.1점 bar:65

해당 수치는 NVIDIA가 자체 테스트를 통해 제시한 값으로, 제3자 검증 결과는 별도로 확인되지 않았다.

관련 자율주행 모델 소식은 metallab.ai의 오픈소스 AI 모델 기사에서도 다뤄진 바 있다.

개방성이 만드는 생태계 변화

NVIDIA는 Alpamayo 2 Super가 자율주행용 오픈 모델·데이터셋·툴을 확대하는 전략의 일부라고 설명했다. 오픈 웨이트 공개로 개발팀은 모든 기반 역량을 처음부터 재학습하거나 매 작업마다 프런티어 모델 수준의 비용을 지불하지 않고도, 필요에 맞는 모델을 선택할 수 있게 된다. NVIDIA는 이를 두고 "상업 AV 함대로 안전한 자율주행을 확장하는 더 지속 가능한 방법"이라고 밝혔다.