El modelo de 34.000 millones de parámetros ya ofrece pesos y código de inferencia para tareas de percepción, razonamiento y planificación. Su disponibilidad comercial no implica que esté validado para conducir vehículos en producción.
NVIDIA puso a disposición de desarrolladores los pesos y el código de inferencia de Alpamayo 2 Super en Hugging Face, un modelo destinado a tareas de desarrollo de vehículos autónomos. Los pesos se distribuyen bajo una licencia que admite usos comerciales, mientras que el código está publicado con licencia Apache 2.0.
El hecho no corresponde al debut del modelo. NVIDIA presentó Alpamayo 2 Super el 31 de mayo de 2026, pero en ese momento indicó que los pesos y el código estarían disponibles durante el verano. La novedad del 4 de agosto es su publicación efectiva y la extensión de la licencia comercial a la familia Alpamayo.
Un modelo para desarrollar y entrenar sistemas
Según la ficha técnica publicada por NVIDIA, Alpamayo 2 Super combina una base de visión y lenguaje de 32.000 millones de parámetros con un componente de acción de aproximadamente 2.300 millones. Puede procesar imágenes de varias cámaras, instrucciones de texto y el historial de movimiento del vehículo.
Entre sus salidas figuran una trayectoria prevista para los siguientes 6,4 segundos, descripciones del razonamiento, acciones generales como detenerse o cambiar de carril, respuestas sobre la escena y referencias a regiones concretas de las imágenes. NVIDIA también plantea su uso para etiquetar datos y transferir conocimiento a modelos más pequeños.
La licencia OpenMDW-1.1 permite utilizar, modificar y redistribuir los materiales del modelo, también con fines comerciales. Quienes los redistribuyan deben conservar la licencia y los avisos de origen. El acceso en Hugging Face requiere aceptar las condiciones aplicables al modelo y a los datos empleados por los ejemplos.
Las métricas no equivalen a seguridad en carretera
NVIDIA informa una puntuación de 79,2 con Lingo-Judge y sostiene que el modelo superó a otros sistemas en sus propias comparaciones. LingoQA fue desarrollado por investigadores de Wayve para evaluar respuestas a preguntas sobre escenas de conducción. Ese resultado mide una capacidad específica y no demuestra el desempeño completo de un vehículo autónomo.
La ficha también presenta resultados en 910 escenarios cerrados de AlpaSim y 937 muestras de evaluación abierta. Son pruebas divulgadas por NVIDIA sobre herramientas y conjuntos de datos de su ecosistema, no una certificación independiente de seguridad vial ni una validación para autonomía de nivel 4.
La distancia respecto de un despliegue operativo también aparece en los requisitos. La configuración publicada fue probada con una NVIDIA H100 de 80 GB y alcanzó un consumo máximo de alrededor de 72 GB de memoria. Otras arquitecturas de GPU todavía no han sido validadas en la ficha. El repositorio de Alpamayo 2 Super describe además una demostración avanzada que utiliza dos H100 de 80 GB.
NVIDIA presenta Alpamayo 2 Super principalmente como un modelo maestro para trabajos en la nube. La propuesta consiste en adaptar o destilar sus capacidades en modelos más pequeños antes de ejecutarlos dentro de un vehículo. Por ello, la licencia comercial abre una vía para desarrollar productos, pero no sustituye las pruebas específicas, la integración del sistema ni los procesos de homologación y seguridad.
Fuentes: NVIDIA Blog, Ficha de Alpamayo 2 Super en Hugging Face, Repositorio de Alpamayo 2 Super en GitHub, Anuncio original de NVIDIA del 31 de mayo de 2026, Licencia OpenMDW-1.1 y Repositorio oficial de LingoQA
📬 Newsletter gratuito
