엔비디아는 2026년 8월 4일 자율주행차 개발용 오픈 모델 알파마요 2 슈퍼의 모델 가중치와 추론 노트북을 공개했다. 이 모델은 320억 파라미터 규모의 코스모스 3 슈퍼 추론기와 20억 파라미터 규모의 확산 기반 행동 전문가를 결합한 340억 파라미터 비전·언어·행동(VLA) 모델이다. 여러 카메라의 영상과 언어 맥락, 차량의 이전 움직임을 해석한 뒤 차량이 이동할 주행 궤적을 생성한다.
알파마요 2 슈퍼는 최대 7대 카메라를 이용해 차량 주변을 360도로 인식한다. 출력은 미래 주행 궤적뿐 아니라 판단 이유를 나타내는 인과관계 연쇄(CoC) 추론 기록, 양보·차선 변경·정지 같은 메타 액션, 장면 질의응답, 2차원 위치 정보가 연결된 추론 자동 라벨을 포함한다. 개발자는 하나의 기반 모델을 오프라인 정책 교사, 평가 비평기, 데이터 생성 도구 또는 새 작업에 맞춘 모델의 출발점으로 활용할 수 있다.
| 검수 항목 | 공식 공개 내용 | 적용 범위 |
|---|---|---|
| 모델 구성 | 320억 추론기와 20억 행동 전문가 | 총 340억 파라미터 |
| 시야 | 최대 7대 카메라, 360도 | 주변 장면과 차량 움직임 해석 |
| 공개 자산 | 허깅페이스 가중치, 깃허브 추론 노트북 | 파인튜닝과 파생 모델 개발 |
| 라이선스 | OpenMDW-1.1 | 상업적 재배포와 증류 모델 배포 허용 |
| LingoQA | 79.2점, 평가 모델 37개 중 1위 | 엔비디아가 제시한 공개 벤치마크 결과 |
공개된 평가에서 알파마요 2 슈퍼는 LingoQA 79.2점을 기록해 37개 모델 가운데 1위에 올랐다. 엔비디아가 제시한 비교에서는 Qwen2.5-VL 72B보다 17.0점, Qwen3-VL 32B보다 7.0점, Gemini 2.5 Pro보다 15.1점, GPT-4o보다 23.2점 높았다. 모델 가중치는 허깅페이스에서, 추론 노트북은 깃허브에서 받을 수 있다. OpenMDW-1.1은 파인튜닝과 파생 모델, 상업적 재배포를 허용하며 증류 모델은 엔비디아의 추가 허가 없이 상업적으로 배포할 수 있다.
다만 공개 모델의 사용 허가와 실제 차량 배치는 별개다. 개발 조직은 차량 제어 시스템과 모델을 연결하고, 기록 영상 중심의 개방형 평가와 시뮬레이션 기반 폐쇄형 평가를 거쳐야 한다. 이후에도 실도로의 희귀 상황, 지역별 교통 규칙, 연산 자원, 안전 검증 절차를 따로 점검해야 한다. 알파마요 2 슈퍼가 낮춘 것은 모델 접근과 재사용의 장벽이며, 완성형 로보택시의 안전이나 상용 운행을 자동으로 보장하는 것은 아니다.
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