NVIDIA Alpamayo 2 Super は、自動運転向けに公開された340億パラメータの推論型 Vision-Language-Action（VLA）モデルです。320億パラメータの Cosmos 3 Super Reasoner と20億パラメータの拡散ベース Action Expert を組み合わせ、強化学習でポストトレーニングされています。最大7台のカメラによる全方位映像と自車の運動履歴を入力として、走行軌跡、判断理由を説明する Chain-of-Causation トレース、譲る・車線変更・停止といったメタアクション、推論オートラベル、2Dグラウンディング付きVQAを一度の推論で出力します。自動運転推論ベンチマーク LingoQA では約40モデル中1位（Lingo-Judge 79.2）で、Gemini 2.5 Pro を15.1ポイント、GPT-4o を23.2ポイント上回りました。重みは Hugging Face で Linux Foundation の OpenMDW-1.1 ライセンス、ソースコードは Apache 2.0 で提供され、ファインチューニング・派生モデル・商用再配布が許可されています。
パラメータ
34B
コンテキスト長
ライセンス
OpenMDW-1.1
リリース日
2026-08-04
ベンチマーク性能
AA インテリジェンス指数
—
LMArena Elo
—
Human-Like Evaluation
—
ARC-AGI-2
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SWE-bench Verified
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GPQA Diamond
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MMLU-Pro
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LiveCodeBench
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AIME 2025
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MATH-500
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API料金
このモデルのAPI料金情報は現在未公開です
強み
- •LingoQA で約40モデル中1位（Lingo-Judge 79.2）
- •軌跡・判断理由・メタアクションを一度の推論で同時出力し検証しやすい
- •OpenMDW-1.1 により商用利用・派生モデル・再配布が許可
弱み
- •H100 80GB でピーク約72GBを消費し、車載でのリアルタイム推論には蒸留が前提
- •自動運転に特化しており汎用チャット用途には向かない
- •ベンチマークの多くが NVIDIA 社内評価に基づく
活用例
- •ロボタクシー向け軌跡生成と意思決定の説明
- •走行映像からの推論オートラベル生成
- •車載向け小型モデルへの蒸留の教師モデル