Alpamayo 2 Super de NVIDIA Lidera el Razonamiento en Conducción Autónoma con Licencias Abiertas

Alpamayo 2 Super de NVIDIA ya está disponible para uso comercial bajo licencia OpenMDW-1.1 — un modelo visión-lenguaje-acción con 34 mil millones de parámetros, con pesos abiertos, construido para percepción, planificación y flujos de datos de robotaxis y vehículos autónomos. Esta es la primera versión de Alpamayo que permite implementación en producción sin permisos adicionales de NVIDIA.

La arquitectura combina un Cosmos 3 Super Reasoner de 32B con un Action Expert basado en difusión de 2B, post-entrenado con aprendizaje por refuerzo. El reasoner procesa video multiestación, contexto de lenguaje e historial de ego-movimiento; el Action Expert convierte la representación interna directamente en trayectoria del vehículo. La percepción envolvente abarca siete cámaras para conciencia situacional de 360 grados en las posiciones frontal, lateral y trasera — un avance respecto al enfoque de cámara frontal de los modelos Alpamayo 1 y 1.5 de 10B. Para cada escena, el modelo produce una trayectoria planificada, un rastro de razonamiento Chain-of-Causation, una meta-acción de alto nivel (ceder, cambiar de carril, detener), respuestas VQA con grounding 2D y etiquetas automáticas de razonamiento para generación de datos de entrenamiento.

En el benchmark LingoQA de razonamiento en conducción autónoma, Alpamayo 2 Super obtiene una puntuación de 79,2, clasificándose en primer lugar entre 37 modelos evaluados. Esto representa un margen de 17,0 puntos sobre Qwen2.5-VL 72B (que tiene el doble de conteo de parámetros), 15,1 puntos sobre Gemini 2.5 Pro y 23,2 puntos sobre GPT-4o. La calidad de la trayectoria alcanza un minADE_6 de 0,911 m en un horizonte de 6,4 segundos en 1.434 muestras del Dataset de IA Física AV de NVIDIA. En simulación AlpaSim de circuito cerrado — 910 escenarios reconstruidos del mundo real — el modelo registra una puntuación AlpaSim de 1,50 ± 0,13, casi el doble de 0,81 ± 0,01 del Alpamayo 1.5 anterior de 10B. Meta-action IoU: 74,59 lateral, 61,91 longitudinal, 73,55 por carril.

Alpamayo 2 Super se implementa como un modelo maestro basado en la nube. El flujo de trabajo de NVIDIA lo posiciona para generar datos de entrenamiento sintético, anotación Chain-of-Causation y objetivos de destilación. Los equipos luego ajustan modelos de estudiante más pequeños, optimizados para latencia, para inferencia dentro del vehículo en hardware de producción. Las variantes Alpamayo 1 y 1.5 — ambas con 10B de parámetros — permanecen disponibles para destilación en la nube eficiente en costos. NVIDIA dice que el pipeline de etiquetado automático comprime ciclos de anotación de meses a días generando etiquetas CoC y VQA con grounding 2D en video de flota propietaria. El corpus de entrenamiento incluye aproximadamente 115.000 horas de video de conducción multiestación y 3,7 millones de rastros de razonamiento CoC.

Las licencias eliminan una barrera operacional crítica. Los pesos del modelo se distribuyen bajo OpenMDW-1.1 (la licencia permisiva de distribución de modelo abierto de la Fundación Linux) junto con Apache 2.0 para código fuente. El ajuste fino, modelos derivados y redistribución comercial están todos cubiertos. Los modelos de estudiante destilados derivados de Alpamayo 2 Super no tienen condiciones de licencia adicionales, eliminando un bloqueador legal común para programas de vehículos autónomos que envían pilas propietarias en fundaciones abiertas. La familia Alpamayo completa ha sido relicenciada retroactivamente bajo OpenMDW-1.1. La familia ha superado 400.000 descargas en Hugging Face desde el lanzamiento de CES 2026 y ganó el Computex 2026 Best Choice Award en Vehicle Technology & Smart Cockpit.

Las restricciones persisten. Con 34B de parámetros, Alpamayo 2 Super es una carga de trabajo de inferencia en la nube — la puntuación AlpaSim de 1,50 es simulación de circuito cerrado, no computación dentro del vehículo. Los equipos con presupuestos de hardware limitados en edge deben realizar destilación, lo que significa que los números de benchmark son figuras límite para el maestro, no especificaciones de tiempo de ejecución para el automóvil. Los rastros CoC se integran con validación de seguridad NVIDIA Halos y se mapean a ISO/PAS 8800 para envíos regulatorios, pero los caminos de certificación reales permanecen específicos del programa.

La licencia OpenMDW-1.1 finalmente hace que Alpamayo sea una fundación viable para programas comerciales de vehículos autónomos. El modelo maestro de 34B genera datos de entrenamiento y objetivos de destilación, la puntuación LingoQA de 79,2 establece el límite de razonamiento, y lo que se envía en el automóvil es un derivado destilado que el programa posee completamente.