NVIDIA NeurIPS 2025: Alpamayo-R1 और Physical AI का धक्का स्वायत्त प्रणालियों को नया रूप दे रहा है
10 दिसंबर 2025 लेखक: Blake Crosley
NVIDIA ने सैन डिएगो में NeurIPS 2025 में मोबिलिटी के लिए 10 बिलियन पैरामीटर का रीज़निंग विज़न लैंग्वेज एक्शन मॉडल DRIVE Alpamayo-R1 (AR1) जारी किया।1 यह रिलीज़ स्वायत्त ड्राइविंग अनुसंधान में NVIDIA का सबसे बड़ा ओपन-सोर्स योगदान है, साथ में 25 देशों में फैला 1,727 घंटे का ड्राइविंग डेटासेट—Waymo Open Dataset से लगभग तीन गुना बड़ा।2 NVIDIA के शोधकर्ताओं ने सम्मेलन में 70 से अधिक पेपर और सत्र प्रस्तुत किए, जो कंपनी की हार्डवेयर से AI मॉडल विकास में विस्तारित भूमिका का संकेत देते हैं।3
Alpamayo-R1 की रिलीज़ स्वायत्त वाहन विकास में एक मूलभूत चुनौती को संबोधित करती है: AI निर्णय-निर्माण की "ब्लैक बॉक्स" अपारदर्शिता। AR1 क्रियाओं को निष्पादित करने से पहले एक मध्यवर्ती "विचार प्रक्रिया" उत्पन्न करता है, जो केवल इनपुट और आउटपुट के बजाय रीज़निंग चेन के निरीक्षण को सक्षम बनाता है।4 यह दृष्टिकोण चेन-ऑफ-थॉट AI रीज़निंग को वास्तविक दुनिया की भौतिक प्रणालियों पर लागू करता है जहां व्याख्यात्मकता सुरक्षा और नियामक स्वीकृति को प्रभावित करती है।
Alpamayo-R1 आर्किटेक्चर
NVIDIA DRIVE Alpamayo-R1 चेन-ऑफ-थॉट रीज़निंग को पाथ प्लानिंग के साथ एकीकृत करता है—जटिल सड़क परिदृश्यों में स्वायत्त वाहन सुरक्षा को आगे बढ़ाने और लेवल 4 स्वायत्तता को सक्षम करने के लिए एक महत्वपूर्ण घटक।5
तकनीकी विशिष्टताएं
| विशिष्टता | मान |
|---|---|
| पैरामीटर | 10B (0.5B से 7B वेरिएंट तक स्केलेबल) |
| आवश्यक VRAM | न्यूनतम 24GB |
| इंफरेंस लेटेंसी | 99ms (रियल-टाइम सक्षम) |
| ट्रेनिंग डेटा | 80,000 घंटे की ड्राइविंग से 1B+ इमेज |
| कैमरा इनपुट | 10Hz पर 4 कैमरे (फ्रंट-वाइड, फ्रंट-टेली, क्रॉस-लेफ्ट, क्रॉस-राइट) |
| इनपुट रेज़ोल्यूशन | 1080x1920 (320x576 में डाउनसैंपल) |
मॉडल केवल-ट्रजेक्टरी बेसलाइन की तुलना में चुनौतीपूर्ण मामलों पर प्लानिंग सटीकता में 12% सुधार प्राप्त करता है, क्लोज्ड-लूप सिमुलेशन में ऑफ-रोड रेट में 35% कमी और निकट मुठभेड़ दर में 25% कमी के साथ।6
फाउंडेशन और डिज़ाइन
Alpamayo-R1 NVIDIA के Cosmos-Reason फाउंडेशन मॉडल पर बनाया गया है, विशेष रूप से भौतिक सामान्य ज्ञान और मूर्त रीज़निंग विकसित करने के लिए 3.7 मिलियन Visual Question Answering सैंपल पर पोस्ट-ट्रेन किया गया Cosmos-Reason1-7B।7 मॉड्यूलर आर्किटेक्चर रियल-टाइम प्लान जनरेशन के लिए विज़न एनकोडर, रीज़निंग इंजन और डिफ्यूज़न-आधारित ट्रजेक्टरी डिकोडर को जोड़ता है।
डिज़ाइन एंड-टू-एंड न्यूरल नेटवर्क से अलग है जो इनपुट को सीधे आउटपुट में मैप करते हैं। इसके बजाय, AR1 मध्यवर्ती रीज़निंग उत्पन्न करता है जिसका मानव समीक्षक और सुरक्षा प्रणालियां मूल्यांकन कर सकती हैं। व्याख्यात्मकता स्वायत्त प्रणालियों के लिए विकास पुनरावृत्ति और नियामक अनुपालन दोनों का समर्थन करती है।
डेटासेट स्केल
साथ में आने वाले डेटासेट में 25 देशों से 1,727 घंटे की ड्राइविंग फुटेज है, जो स्वायत्त ड्राइविंग अनुसंधान के लिए अभूतपूर्व भौगोलिक और परिदृश्य विविधता स्थापित करता है।7 स्केल Waymo Open Dataset से लगभग 3x अधिक है, जो काफी व्यापक ट्रेनिंग और मूल्यांकन डेटा प्रदान करता है।
NVIDIA ने Physical AI Open Datasets संग्रह के माध्यम से ट्रेनिंग और मूल्यांकन डेटा का एक सबसेट जारी किया। ओपन-सोर्स AlpaSim फ्रेमवर्क शोधकर्ताओं को मानकीकृत बेंचमार्क पर AR1 प्रदर्शन का मूल्यांकन करने में सक्षम बनाता है।8 मॉडल, डेटा और मूल्यांकन फ्रेमवर्क का संयोजन स्वायत्त ड्राइविंग अनुसंधान के लिए पूर्ण इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करता है।
इंफ्रास्ट्रक्चर प्रभाव
NVIDIA का physical AI धक्का विशिष्ट कंप्यूट आवश्यकताएं बनाता है जो इंफ्रास्ट्रक्चर प्लानिंग को प्रभावित करती हैं।
ट्रेनिंग आवश्यकताएं
Alpamayo-R1 जैसे विज़न-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल को मल्टीमोडल ट्रेनिंग पाइपलाइन की आवश्यकता होती है जो वीडियो, सेंसर और टेक्स्ट डेटा को एक साथ प्रोसेस करती हैं। 1B+ इमेज ट्रेनिंग कॉर्पस को पेटाबाइट-स्केल स्टोरेज इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होती है। वीडियो प्रोसेसिंग ओवरहेड समतुल्य टेक्स्ट-ओनली मॉडल की तुलना में कंप्यूट आवश्यकताओं को 3-5x अधिक धकेलता है।
न्यूनतम ट्रेनिंग इंफ्रास्ट्रक्चर: - कुशल ग्रेडिएंट सिंक्रनाइज़ेशन के लिए NVLink/NVSwitch इंटरकनेक्ट के साथ GPU क्लस्टर - वीडियो डेटासेट स्ट्रीमिंग के लिए हाई-बैंडविड्थ स्टोरेज (100+ GB/s एग्रीगेट) - मल्टी-कैमरा ड्राइविंग डेटासेट के लिए 10+ PB स्टोरेज क्षमता - अनुमानित ट्रेनिंग लागत: स्क्रैच से पूर्ण मॉडल ट्रेनिंग के लिए $500K-2M
स्वायत्त प्रणालियां विकसित करने वाले संगठनों को वीडियो-इंटेंसिव ट्रेनिंग वर्कलोड का समर्थन करने वाले इंफ्रास्ट्रक्चर की योजना बनानी चाहिए। विशिष्ट डोमेन के लिए Alpamayo-R1 की फाइन-ट्यूनिंग के लिए काफी कम कंप्यूट की आवश्यकता होती है—प्रति GPU 24GB+ VRAM वाले 8-GPU क्लस्टर पर प्राप्त किया जा सकता है।
इंफरेंस डिप्लॉयमेंट
स्वायत्त वाहन इंफरेंस सख्त लेटेंसी बाधाओं के तहत संचालित होता है—99ms लेटेंसी लक्ष्य का अर्थ है कि निर्णय 10Hz पर एकल फ्रेम के भीतर पूरे होने चाहिए। NVIDIA DRIVE Orin 65-70W पर 254 TOPS प्रदान करता है, जो वाहनों में रियल-टाइम AR1 इंफरेंस को सक्षम बनाता है।9
एज डिप्लॉयमेंट विकल्प: | प्लेटफॉर्म | प्रदर्शन | पावर | उपयोग केस | |----------|-------------|-------|----------| | DRIVE Orin | 254 TOPS | 65-70W | प्रोडक्शन वाहन | | DRIVE Thor | 1,000+ TOPS | ~100W | अगली पीढ़ी के L4 सिस्टम | | Jetson AGX Orin | 275 TOPS | 15-60W | विकास/रोबोटिक्स |
पूर्ण पाइपलाइन ट्रेनिंग के लिए डेटा सेंटर GPU क्लस्टर से लेकर डिप्लॉयमेंट के लिए एम्बेडेड वाहन कंप्यूट तक फैली हुई है। संगठनों को दोनों इंफ्रास्ट्रक्चर स्तरों की योजना बनानी चाहिए।
अतिरिक्त NeurIPS रिलीज़
NVIDIA ने विभिन्न डोमेन में AI विकास का समर्थन करने वाले कई अतिरिक्त मॉडल और फ्रेमवर्क पेश किए।
डिजिटल AI मॉडल
NVIDIA ने MultiTalker Parakeet, मल्टी-स्पीकर वातावरण के लिए एक स्पीच रिकग्निशन मॉडल, और Sortformer, एक डायराइज़ेशन मॉडल जो स्पीकर की पहचान और अलग करता है, जारी किया।9 Nemotron Content Safety Reasoning स्पष्ट रीज़निंग के साथ कंटेंट मॉडरेशन क्षमताएं प्रदान करता है।
ये रिलीज़ NVIDIA के सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम को हार्डवेयर से आगे प्रोडक्शन AI कंपोनेंट में विस्तारित करती हैं। संगठन ऑप्टिमाइज़्ड इंटीग्रेशन के साथ NVIDIA हार्डवेयर पर NVIDIA मॉडल डिप्लॉय कर सकते हैं। वर्टिकल इंटीग्रेशन शुद्ध हार्डवेयर वेंडर के बजाय AI प्लेटफॉर्म प्रोवाइडर के रूप में NVIDIA की स्थिति को मजबूत करता है।
विकास उपकरण
NVIDIA ने Apache 2.0 के तहत NeMo Data Designer Library को ओपन-सोर्स किया, जो ट्रेनिंग के लिए सिंथेटिक डेटा जनरेशन को सक्षम बनाता है।10 NeMo Gym AI विकास के लिए रीइनफोर्समेंट लर्निंग वातावरण प्रदान करता है। ये उपकरण NVIDIA प्लेटफॉर्म पर इकोसिस्टम लॉक-इन बनाते हुए AI विकास में बाधाओं को कम करते हैं।
सिंथेटिक डेटा के लिए उपकरण ट्रेनिंग डेटा सीमाओं को संबोधित करते हैं जो AI विकास को बाधित करती हैं। पर्याप्त वास्तविक दुनिया का डेटा एकत्र करने में असमर्थ संगठन सिंथेटिक विकल्प उत्पन्न कर सकते हैं। यह क्षमता विशेष रूप से स्वायत्त प्रणालियों को लाभ पहुंचाती है जहां वास्तविक दुनिया का डेटा संग्रह सुरक्षा विचारों को शामिल करता है।
प्रतिस्पर्धी गतिशीलता
NVIDIA के मॉडल रिलीज़ हार्डवेयर और AI विकास दोनों के लिए प्रतिस्पर्धी स्थिति को प्रभावित करते हैं।
प्लेटफॉर्म रणनीति
NVIDIA हार्डवेयर पर इष्टतम रूप से चलने वाले सक्षम मॉडल जारी करके, कंपनी अपनी इकोसिस्टम स्थिति को मजबूत करती है। NVIDIA मॉडल का उपयोग करने वाले संगठन स्वाभाविक रूप से NVIDIA GPU पर डिप्लॉय करते हैं। इंटीग्रेशन हार्डवेयर स्पेसिफिकेशन से परे स्विचिंग लागत बनाता है।
यह रणनीति प्लेटफॉर्म लॉक-इन बनाने वाले हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर इंटीग्रेशन के Apple के दृष्टिकोण के समानांतर है। NVIDIA चिप्स से सिस्टम से मॉडल तक विस्तारित होता है, प्रत्येक परत दूसरों को मजबूत करती है। प्रतिस्पर्धियों को एकीकृत स्टैक से मेल खाने में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।
ओपन सोर्स पोज़िशनिंग
ओपन-सोर्स रिलीज़ NVIDIA को शुद्ध व्यावसायिक वेंडर के बजाय AI विकास में सहयोगी भागीदार के रूप में स्थापित करती हैं। यह पोज़िशनिंग नियामक और सार्वजनिक धारणा का समर्थन करती है क्योंकि AI बढ़ी हुई जांच का सामना करता है। ओपन मॉडल और डेटासेट अनुसंधान समुदाय की पहुंच के प्रति प्रतिबद्धता प्रदर्शित करते हैं।
हालांकि, इष्टतम प्रदर्शन के लिए NVIDIA हार्डवेयर की आवश्यकता होती है। ओपन-सोर्स उपलब्धता पहुंच को लोकतांत्रिक बनाती है जबकि व्यावसायिक डिप्लॉयमेंट NVIDIA प्लेटफॉर्म पर केंद्रित होते हैं। यह दृष्टिकोण व्यावसायिक लाभ का त्याग किए बिना खुलेपन के लाभों को प्राप्त करता है।
निर्णय फ्रेमवर्क: Alpamayo-R1 कब अपनाएं
| परिदृश्य | सिफारिश | तर्क |
|---|---|---|
| अनुसंधान/अकादमिक | तुरंत अपनाएं | ओपन-सोर्स एक्सेस, विकल्पों से 3x बड़ा डेटासेट |
| AV स्टार्टअप (प्री-प्रोडक्शन) | फाइन-ट्यूनिंग के लिए मूल्यांकन करें | विकास समय कम करता है, सिद्ध 99ms लेटेंसी |
| टियर 1 सप्लायर | मौजूदा के खिलाफ बेंचमार्क करें | चेन-ऑफ-थॉट व्याख्यात्मकता नियामक अनुमोदन में सहायता करती है |
| फ्लीट ऑपरेटर | प्रोडक्शन वैलिडेशन की प्रतीक्षा करें | हार्डवेयर आवश्यकताएं (DRIVE Orin) वाहन अपडेट की आवश्यकता हो सकती हैं |
कार्रवाई योग्य कदम: 1. डाउनलोड और मूल्यांकन करें: Hugging Face से Alpamayo-R1-10B एक्सेस करें (न्यूनतम 24GB VRAM आवश्यक) 2. अपने परिदृश्यों पर बेंचमार्क करें: मानकीकृत मूल्यांकन के लिए AlpaSim फ्रेमवर्क का उपयोग करें 3. स्टोरेज इंफ्रास्ट्रक्चर की योजना बनाएं: गंभीर physical AI विकास के लिए 10+ PB का बजट बनाएं 4. फाइन-ट्यूनिंग पथ पर विचार करें: डोमेन अनुकूलन के लिए 8-GPU क्लस्टर पर्याप्त है
पेशेवर सहायता
जटिल AI इंफ्रास्ट्रक्चर अनुभवी कार्यान्वयन भागीदारों से लाभान्वित होता है।
Introl के 550 फील्ड इंजीनियर स्वायत्त प्रणालियों और physical AI अनुप्रयोगों के लिए इंफ्रास्ट्रक्चर डिप्लॉय करने वाले संगठनों का समर्थन करते हैं।14 कंपनी ने 2025 Inc. 5000 में #14 रैंक किया जिसमें तीन साल में 9,594% वृद्धि हुई।15
257 वैश्विक स्थानों पर पेशेवर डिप्लॉयमेंट भूगोल की परवाह किए बिना physical AI इंफ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताओं को संबोधित करता है।16 कार्यान्वयन विशेषज्ञता जोखिम को कम करती है क्योंकि संगठन उभरती AI क्षमताओं को अपनाते हैं।
मुख्य निष्कर्ष
स्वायत्त वाहन डेवलपर्स के लिए: - Alpamayo-R1 99ms रियल-टाइम लेटेंसी के साथ पहला ओपन इंडस्ट्री-स्केल रीज़निंग VLA मॉडल प्रदान करता है - चेन-ऑफ-थॉट रीज़निंग नियामक-अनुकूल व्याख्यात्मकता को सक्षम बनाती है - 1,727 घंटे का डेटासेट (3x Waymo) अभूतपूर्व ट्रेनिंग विविधता प्रदान करता है
इंफ्रास्ट्रक्चर प्लानर्स के लिए: - ट्रेनिंग के लिए पेटाबाइट-स्केल स्टोरेज और हाई-बैंडविड्थ GPU इंटरकनेक्ट आवश्यक हैं - 24GB+ VRAM वाले 8-GPU क्लस्टर पर फाइन-ट्यूनिंग प्राप्त करने योग्य है - एज डिप्लॉयमेंट DRIVE Orin (254 TOPS) या Thor (1,000+ TOPS) को लक्षित करता है
रणनीतिक योजना के लिए: - NVIDIA का वर्टिकल इंटीग्रेशन (चिप्स → सिस्टम → मॉडल) स्विचिंग लागत बनाता है - ओपन-सोर्स उपलब्धता अपनाने को सक्षम बनाती है लेकिन इष्टतम प्रदर्शन के लिए NVIDIA हार्डवेयर आवश्यक है - Physical AI इंफ्रास्ट्रक्चर टेक्स्ट-ओनली AI डिप्लॉयमेंट से काफी भिन्न है
दृष्टिकोण
NVIDIA के NeurIPS 2025 रिलीज़ हार्डवेयर से AI मॉडल और विकास उपकरणों में विस्तारित महत्वाकांक्षा प्रदर्शित करते हैं। Alpamayo-R1 स्वायत्त ड्राइविंग अनुसंधान को आगे बढ़ाता है जबकि NVIDIA को ओपन AI विकास में योगदानकर्ता के रूप में स्थापित करता है। ये रिलीज़ एकीकृत AI प्लेटफॉर्म प्रोवाइडर के रूप में NVIDIA की स्थिति को मजबूत करती हैं।
स्वायत्त प्रणालियां या physical AI अनुप्रयोग बनाने वाले संगठनों को विकास त्वरण के लिए NeurIPS रिलीज़ का मूल्यांकन करना चाहिए। मॉडल, डेटासेट और उपकरणों का संयोजन विकास भार को कम करता है जबकि ओपन-सोर्स उपलब्धता विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलन को सक्षम बनाती है। इंफ्रास्ट्रक्चर प्लानिंग को इन उन्नत अनुप्रयोगों की मांग वाले कंप्यूट और डेटा आवश्यकताओं को समायोजित करना चाहिए।
संदर्भ
श्रेणी: AI अनुसंधान और मॉडल तात्कालिकता: मध्यम — इंफ्रास्ट्रक्चर प्लानिंग प्रभावों के साथ अनुसंधान रिलीज़ शब्द संख्या: ~2,000
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NVIDIA. "At NeurIPS, NVIDIA Advances Open Model Development for Digital and Physical AI." December 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/neurips-open-source-digital-physical-ai/ ↩
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WinBuzzer. "Alpamayo-R1: NVIDIA Releases Vision Reasoning Model and Massive 1,727-Hour Dataset." December 2025. https://winbuzzer.com/2025/12/02/alpamayo-r1-nvidia-releases-vision-reasoning-model-and-massive-1727-hour-dataset-for-autonomous-driving-xcxwbn/ ↩
-
NVIDIA. "At NeurIPS, NVIDIA Advances Open Model Development." December 2025. ↩
-
ContentGrip. "New Nvidia AI model brings reasoning to self-driving tech." December 2025. https://www.contentgrip.com/nvidia-alpamayo-r1-ai/ ↩
-
TechCrunch. "Nvidia announces new open AI models and tools for autonomous driving research." December 2025. https://techcrunch.com/2025/12/01/nvidia-announces-new-open-ai-models-and-tools-for-autonomous-driving-research/ ↩
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NVIDIA Research. "Alpamayo-R1: Bridging Reasoning and Action Prediction for Generalizable Autonomous Driving." October 2025. https://research.nvidia.com/publication/2025-10_alpamayo-r1 ↩
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Hugging Face. "nvidia/Alpamayo-R1-10B Model Card." December 2025. https://huggingface.co/nvidia/Alpamayo-R1-10B ↩↩
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NVIDIA Developer Forums. "Physical AI at NeurIPS 2025." December 2025. https://forums.developer.nvidia.com/t/physical-ai-at-neurips-2025-annoucements/353373 ↩
-
NVIDIA Developer. "DRIVE AGX Autonomous Vehicle Development Platform." 2025. https://developer.nvidia.com/drive/agx ↩↩
-
MLQ AI. "NVIDIA Unveils Alpamayo-R1 and New AI Tools for Speech, Safety and Autonomous Driving." December 2025. https://mlq.ai/news/nvidia-unveils-alpamayo-r1-and-new-ai-tools-for-speech-safety-and-autonomous-driving-at-neurips-2025/ ↩
-
NVIDIA. "At NeurIPS, NVIDIA Advances Open Model Development." December 2025. ↩
-
ArXiv. "Alpamayo-R1: Bridging Reasoning and Action Prediction." 2511.00088. https://arxiv.org/abs/2511.00088 ↩
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NVIDIA Blog. "Next-Gen Vehicles Built on NVIDIA DRIVE Orin." 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/new-era-transportation-drive-orin/ ↩
-
Introl. "Company Overview." Introl. 2025. https://introl.com ↩
-
Inc. "Inc. 5000 2025." Inc. Magazine. 2025. ↩
-
Introl. "Coverage Area." Introl. 2025. https://introl.com/coverage-area ↩
