英伟达开源模型家族在2026年10月21日迎来一次成批扩容。英伟达当天在官方博客宣布，新增或更新的开放模型横跨语言、检索、结构化数据、机器人、自动驾驶、生物与量子计算七个方向，主线是给欧洲等地区的组织一套能用本地数据定制、部署在自有基础设施上的基础模型。打头的是语言线：Nemotron 3.5 Super VL支持文本与图像输入，Nemotron Retriever则补上嵌入、重排序和文档解析三个检索环节。
企业表格数据和物理世界，各有一套新工具
这次比较特别的是Kumo。它面向结构化业务数据，目标是让智能体直接从关系型表格里做预测、欺诈风险评分和行动推荐，省掉为每个任务单独搭一条机器学习流水线的成本，Coinbase、Databricks、DoorDash等已在试用。物理世界一侧，Cosmos世界模型新增了后训练与优化工具和数据工厂组件，帮开发者为驾驶和机器人操作场景筛选、标注和生成训练数据；车端则有Alpamayo 2 Edge，把实时场景理解与运动规划压进更低算力的车载平台，本月晚些时候开放下载。
蛋白质设计快了约13倍，量子模型主攻校准与纠错
生物方向的BioNeMo RFD4-Proteina由英伟达与华盛顿大学蛋白质设计研究所的Baker实验室合作推出，能生成蛋白质序列与三维结构；官方给出的对比是，在200个氨基酸长度的蛋白质基准上，它生成设计的速度约为RFdiffusion3的13倍。量子方向的Ising模型家族不做通用计算，专攻量子处理器的实时校准与纠错，芬兰IQM已用它校准自家处理器，AWS则把该家族接入其并行计算服务供研究者使用。
可用时间并不一致，下手前先对清单
各模型的开放节奏差别不小：Nemotron 3.5 Super VL、Retriever与Kumo现已在Hugging Face等平台可用，Cosmos已在Hugging Face与GitHub开放；体量更小的Nemotron 3.5 Bolt预计10月23日才上线，Alpamayo 2 Edge要等本月晚些时候。开发者真正要做的判断不是哪个模型名气大，而是自己的数据在不在这七个方向里、以及目标模型今天是否已经能下载到权重。
