GPT
הוספת כלי
A

Alpamayo2-Super

קוד פתוח

nvidiaopenmdw-1.12026-05-27

  • safetensors
  • alpamayo2_super
  • alpamayo
  • robotics
  • en

nvidia עומדים גם מאחורי NVIDIA AI, ויש עליו סקירה כאן.

מודל ענק לרכב אוטונומי שמחבר ראייה שפתית עם מפענח דיפוזיה לתכנון נסיעה. הוא פולט גם הסברים טקסטואליים להחלטות וגם מסלול תנועה תלת מימדי מדויק קדימה.

  • 36Bפרמטרים
  • 66.7 GBמשקל הקבצים
  • 16,821הורדות בחודש
  • 131לייקים

מה זה

הארכיטקטורה כאן חריגה בנוף ומיועדת ישירות למערכות נהיגה אוטונומית. הבסיס נשען על מודל ראייה שפה של 32 מיליארד פרמטרים שנגזר מ־Cosmos 3 Super Reasoner, ואליו הוצמד מומחה פעולה מבוסס דיפוזיה של 2.3 מיליארד פרמטרים. השילוב הזה מקבל וידאו מסונכרן ממספר מצלמות סביב הרכב יחד עם היסטוריית תנועה עצמית, ומייצר במקביל שני דברים: מסלול פיזי של 64 נקודות ציון ל־6.4 שניות קדימה, וטקסט שמפרט את שרשרת הסיבתיות מאחורי הבחירה.

במבחני ביצועים הוא נבדק בסימולציות סגורות ופתוחות על תרחישי קצה מורכבים כמו הולכי רגל, צמתים עמוסים ומזג אוויר קשה. במבחן הסימולציה הסגורה AlpaSim על מאגר NuRec הוא קיבל ציון של 1.50, ובמבחן פתוח הוא השיג סטיית מסלול מינימלית של 0.911 מטר בטווח של 6.4 שניות קדימה. במבחן ההבנה LingoQA הוא רשם ציון שופט של 79.2, מה שמראה יכולת הסבר טקסטואלית ברורה לצד הנהיגה עצמה.

מתאים ל

  • תכנון מסלול לרכב בענן

    מייצר 64 נקודות ציון תלת מימדיות לטווח של 6.4 שניות קדימה על בסיס וידאו מכמה מצלמות.

  • תיוג אוטומטי של נתוני נהיגה

    מחלץ שרשראות סיבתיות, זיהוי אובייקטים ומטא פעולות מתוך שעות של הקלטות נסיעה.

  • מענה לשאלות על סביבת הדרך

    מנתח אירועי כביש מורכבים ומסביר באנגלית את הסיבות לפעולות הנהיגה שנבחרו.

איפה זה נופל

זה לא מודל שמתאים לרכב עצמו בזמן אמת, אלא לענן או למערכות פיתוח ותיוג. הדרישות מוגדרות מראש לקלט קשיח של זוויות צילום וצירי תנועה עם חותמות זמן מדויקות, וכל חריגה מהמבנה הזה תשבור את התוצאות. בנוסף, המודל אינו מטשטש פנים או פרטים מזהים בתמונות, ודורש תהליך ולידציה ארוך ומורכב לפי מתודולוגיית V לפני שאפשר לסמוך על מסלולי התנועה שהוא מציע.

שאלות
נפוצות

אפשר להריץ את המודל הזה על כרטיס RTX ביתי?

לא. משקל הקבצים לבדו מגיע ל־66.7 גיגה בייט, ובזמן ריצה הוא תופס מעל 70 גיגה בזיכרון ה־GPU. החומרה היחידה שנבדקה ואושרה להרצה היא כרטיס H100 עם 80 גיגה זיכרון.

האם הוא מבין קלט בעברית?

המודל אומן על טקסט והסברים באנגלית בלבד. כל שרשראות הסיבתיות והתשובות מופקות באנגלית, ולכן שילוב עברית ידרוש שכבת תרגום נפרדת או אימון המשך ייעודי.

איך מריצים

כדי להריץ אותו מקומית צריך מפלצת חומרה. הבדיקות הרשמיות נערכו על כרטיס NVIDIA H100 בודד עם 80 גיגה זיכרון, וקונפיגורציה בסיסית של שבע מצלמות וארבעה פריימים דרשה בשיא 72,115 מגה זיכרון GPU. מי שאין לו גישה לתשתיות כאלה בענן פשוט לא יצליח לטעון אותו, בטח לא בסביבת פיתוח מקומית רגילה.

הקוד דורש PyTorch בגרסה 2.8 לפחות, ספריית Transformers מגרסה 4.57.1 ו־DeepSpeed. כרטיסי מסך וארכיטקטורות אחרות עדיין לא נבדקו רשמית, כך שאם אתם מתכננים לפרוס אותו על חומרה אחרת, תצטרכו לעשות את כל ההתאמות והבדיקות בעצמכם.

pip install -U huggingface_hub
hf download nvidia/Alpamayo2-Super

הקבצים

32 קבצים במאגר, 66.7 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

המשקולות מופצות תחת רישיון ייעודי בשם openmdw-1.1, בעוד שקוד המקור בגיטהאב פתוח תחת Apache 2.0. הרישיון הזה אינו רישיון קוד פתוח סטנדרטי ומתירני לחלוטין עבור המשקולות, כך שחובה לקרוא את תנאי השימוש הספציפיים שלו לפני שמשלבים אותו במוצר מסחרי או בשירות ענן.

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗