[AINews] NVIDIA Cosmos 3, Nemotron 3 Ultra, and RTX Spark

[AINews] NVIDIA Cosmos 3, Nemotron 3 Ultra и RTX Spark

Дженсен одерживает огромную победу.

Сегодняшний гость подкаста больше года назад руководил разработкой NVIDIA Cosmos и рассказывал об обучении генерации видео и мировых моделей. Что символично, Cosmos 3 вышел именно сегодня, объединив язык, изображение, видео, аудио и действие в архитектуре Mixture-of-Transformers, которая сочетает авторегрессионный «рассуждающий» модуль с диффузионным генератором в:

базовой модели Nano (16B: «рассуждающая» башня на 8B + башня-генератор на 8B) Super (64B: «рассуждающая» башня на 32B + башня-генератор на 32B), а такжефайнтюнах Super для Text2Image и Image2Video, которые теперь являются новыми SOTA-моделями генерации изображений и видео с открытыми весами, лишь немного уступая Nano Banana 2

На Computex в Тайване Дженсен также задал жару, представив Nemotron 3 Ultra — их LLM формата 550B-A55B с открытыми весами, удивительно эффективную/быструю и ставшую новым SoTA среди американских моделей:

Наконец, был показан персональный компьютер RTX Spark — суперчип на 1 петафлопс — вместе с Microsoft, OpenClaw и Hermes Agent в качестве партнёра по запуску (хороший разбор здесь)

Новости AI за 30.05.2026–01.06.2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 аккаунта в Twitter и больше никаких Discord-серверов. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете подписаться или отписаться от частоты рассылок!

Обзор AI Twitter

NVIDIA Cosmos 3, Nemotron 3 Ultra и курс на открытый физический AI

Неделя открытого кода у NVIDIA: NVIDIA доминировала в разговорах об открытых моделях благодаря Cosmos 3 — открытому семейству омнимодальных мировых моделей для физического AI, а также анонсу Nemotron 3 Ultra, открытой по весам модели на 550B, которую несколько авторов назвали сильнейшей открытой моделью США на текущий момент. Cosmos 3 преподнесли как полноценный релиз всего стека — веса, код, датасеты и рецепты файнтюнинга, — а NVIDIA также запустила Cosmos Coalition вместе с партнёрами, включая Runway, чтобы построить открытую экосистему для мировых моделей @NVIDIAAI о контексте экосистемы, @runwayml об анонсе коалиции, @kimmonismus тред про Cosmos, @ClementDelangue о присутствии NVIDIA на HF.Почему Cosmos 3 важна технически: помимо риторики о робототехнике, более конкретные детали состоят в том, что Cosmos 3 объединяет язык, изображение, видео, аудио и действие в едином дизайне Mixture-of-Transformers, сочетающем авторегрессионный «рассуждающий» модуль с диффузионным генератором. Artificial Analysis сообщила, что Cosmos 3 заняла 1-е место среди моделей с открытыми весами в их лидербордах Text-to-Image и Image-to-Video, отметив, что генератор использует структурированные JSON-промпты и может управляться как внешним механизмом апсэмплинга промптов, так и собственной «рассуждающей» ветвью. Отдельно аппаратно-программное наступление NVIDIA распространилось на принятие фреймворка OpenMDW и интеграции с партнёрской экосистемой на платформах вроде fal @ArtificialAnlys, @fal.Реакция на Nemotron 3 Ultra: реакция сообщества на Nemotron 3 Ultra оказалась необычайно сильной для свежего открытого релиза. Авторы подчёркивали как возможности, так и характеристики обслуживания, включая заявления о том, что модель уже лидирует в некоторых открытых evals и в отдельных конфигурациях может выдавать 300+ ток/с — гораздо быстрее, чем крупные модели класса DeepSeek/Kimi @scaling01, @ctnzr, @caspar_br. Также прозвучало техническое обсуждение того, что Nemotron оказывается менее разреженной, чем аналоги вроде Kimi K2 / DeepSeek V4 — примерно ~10% активных против ~3%, — что может влиять как на экономику, так и на поведение @eliebakouch.

MiniMax M3, Qwen3.7-Plus и JetBrains Mellum2 расширяют поле открытых агентных моделей

Запуск MiniMax M3 стал крупнейшим релизом модели за день: M3 представили как открытую по весам мультимодальную агентно-кодинговую модель с контекстом 1M, нативной мультимодальностью и конкурентоспособными агентными бенчмарками. Ключевые цифры, повторявшиеся у партнёров по запуску, — 59.0% SWE-Bench Pro, 66.0% Terminal Bench 2.1 и 74.2% MCP Atlas @MiniMax_AI, @PBDTokenRouter, @kimmonismus. Несколько инфраструктурных вендоров выпустили поддержку в день релиза — Novita, Vercel AI Gateway, Cloudflare AI Gateway, OpenClaude, Flowith и другие, — что говорит о необычайно быстром принятии экосистемой @MiniMax_AI о Novita, @rauchg, @gitlawb.Бенчмарки и практический опыт расходились: M3 заслужила похвалу за генерацию фронтенда, визуальные/игровые задачи и соотношение цены и производительности, с параллельными демо, показывающими сильные one-shot выводы UI/игр и заметные результаты в агентных evals для Next.js @notjazii, @lostinlatencyX, @rauchg. Но несколько оценщиков также сообщали о высоком потреблении токенов, многословных циклах самопроверки и периодическом дрейфе требований на длинных задачах, из-за чего M3 выглядит скорее как модель «сначала качество, эффективность потом» обзор @ZhihuFrontier, скепсис @teortaxesTex.Qwen3.7-Plus: Alibaba выпустила Qwen3.7-Plus как мультимодального интерактивного гибридного агента, объединяющего работу с GUI и CLI, визуальное рассуждение, кодинг и QA с поиском. Модель доступна по API через Alibaba Cloud Model Studio и была быстро добавлена в инструменты вроде Cline запуск @Alibaba_Qwen, @cline. Запуск подкрепляет тренд, что условно открытые азиатские лаборатории больше не выпускают «просто чат-модели», а полноценные агентно-способные мультимодальные системы.JetBrains Mellum2: JetBrains выпустила Mellum2 — модель 12B MoE с 2.5B активных параметров, обученную примерно на 11T токенов и пост-обученную с RLVR, поставляемую с чекпойнтами base / SFT / RL и техническим отчётом @nv_pavlichenko, @jetbrains. Предполагаемая ниша особенно интересна: инференс со сверхнизкой задержкой для маршрутизации, RAG, субагентов и использования в IDE, и модель сразу попала в vLLM @vllm_project. Это выглядит как серьёзная ставка на «маленькую быструю открытую модель для рабочих процессов разработчиков», а не как погоня за бенчмарками во фронтире.

Агенты, песочницы, память и поиск становятся настоящей продуктовой поверхностью

Стек смещается от вызовов моделей к агентным рантаймам: несколько релизов сошлись на идее, что основной инженерный рычаг теперь находится в механизме (harness), а не в самой модели. «Search as Code» от Perplexity — самый наглядный пример: вместо итеративных вызовов поискового инструмента модель пишет Python поверх поискового SDK, что позволяет строить кастомные пайплайны ранжирования, map-reduce по индексам, батчинг, агрегацию и снижать накладные расходы по токенам. Perplexity сообщает о скачке на своём внутреннем бенчмарке WANDR с 0.152 до 0.386 при такой архитектуре @perplexity_ai, @AravSrinivas.Управляемые агенты + песочницы становятся стандартом: Google подробно описала Managed Agents в Gemini API, где один вызов API может развернуть агента, который рассуждает, пишет/запускает код, управляет файлами и работает внутри размещённой Linux-песочницы @_philschmid, @GoogleAIStudio. LangChain продвигала схожие идеи вокруг Deep Agents, Context Hub и LangSmith Sandboxes/Engine, делая акцент на устойчивом контексте, инструментах для жизненного цикла агентов и автоматической диагностике сбоев @LangChain, @hwchase17.Память остаётся отсутствующим примитивом: одной из повторяющихся жалоб было то, что огромные окна контекста по-прежнему не решают память между сессиями. Тред о HydraDB утверждал, что «RAG + ручное внедрение контекста» ошибочно называют памятью, тогда как настоящее устойчивое знание сессии остаётся недостаточно проработанным @kimmonismus. Связанные исследовательские треды указывали на переиспользуемые политики управления контекстом вроде AdaCoM, которая обучает отдельную LLM через RL, чтобы обрезать/сохранять контекст для замороженных агентов @dair_ai.Безопасность остаётся сдерживающим фактором для корпоративных агентов: Microsoft Security Intelligence выпустила заметное предупреждение о крупной компрометации цепочки поставок в npm, затронувшей 90+ пакетов redhat-cloud-services, включая самораспространяющегося червя, крадущего учётные данные npm/GitHub/AWS/SSH @MsftSecIntel. В то же время вендоры корпоративных агентов выделяли песочницы, изоляцию рантайма и интеграцию со стеком безопасности как предпосылки для развёртывания, включая обсуждение NVIDIA OpenShell и кейноута LangChain о песочницах @shannholmberg, @LangChain.

Codex, Claude Code и конкурентная гонка кодинг-агентов

OpenAI распространила Codex на новые площадки: OpenAI объявила, что фронтир-модели и Codex теперь общедоступны на AWS / Amazon Bedrock, что нацелено прямо на корпорации, желающие получить возможности OpenAI внутри существующих рабочих процессов безопасности/комплаенса AWS @OpenAI, @OpenAIDevs. OpenAI также выпустила Codex Python SDK с поддержкой потоков (threads), ходов (turns), стриминга, возобновления, изображений и управления песочницей @reach_vb, плюс поддержку рабочих процессов Codex на базе Bedrock @reach_vb о конфигурации Bedrock.У Claude Code произошёл настоящий операционный инцидент: Anthropic сбросила 5-часовые и недельные лимиты для пользователей Pro и Max после исправления бага, из-за которого некоторые сессии Opus 4.8 порождали слишком много параллельных субагентов/вызовов инструментов, неожиданно сжигая лимит @ClaudeDevs, продолжение. Это заметное напоминание о том, что качество продукта-кодинг-агента всё больше определяется поведением оркестрации, а не только «голым IQ» модели.Поведенческие различия между кодинг-моделями остаются существенными: разработчики отмечали большие качественные различия между GPT, Claude и другими моделями на бенчмарках вроде ProgramBench и WeirdML, где Opus иногда предпочитает исследование максимизации счёта или демонстрирует специфичные для бенчмарка причуды @OfirPress, @htihle. Отдельный длинный тред утверждал, что более новые варианты Claude Opus 4.6–4.8 могут выдумывать правдоподобные, но вымышленные концепции в некодинговых областях, что наводит на мысль о возможных регрессиях правдивости/согласованности, а не об обычных галлюцинациях @distributionat.

Инфраструктура, железо и локальные AI-системы

NVIDIA идёт за ПК: самым обсуждаемым аппаратным запуском стал RTX Spark — «персональный AI-компьютер» от NVIDIA/Microsoft, построенный вокруг Grace + Blackwell, с до 128ГБ единой памяти и заявленным 1 PFLOP FP4. Ключевой стратегический вывод: NVIDIA больше не просто продаёт ускорители, а целостную локальную AI-систему, которая конкурирует одновременно с Apple Silicon, x86-ПК и Qualcomm @kimmonismus, @swyx.Обновления кластеров/сетей: на стороне дата-центров Lambda заявила, что первой внедряет коммутаторы NVIDIA Quantum-X InfiniBand Photonics Q3450-LD, продвигая co-packaged optics для снижения энергопотребления сети и отказов в крупных AI-кластерах @LambdaAPI. OpenAI также анонсировала Stargate Michigan — планируемый дата-центр на 1ГВт с замкнутым контуром охлаждения и в связке с обязательствами по рабочей силе/образованию @OpenAINewsroom.Инструментарий для локальных открытых моделей быстро улучшается: релиз MLX-VLM v0.6.0 стал одним из наиболее содержательных обновлений локального инференса/инструментария, добавив спекулятивное декодирование, API в стиле Anthropic и responses, вызовы инструментов, поддержку множества новых мультимодальных моделей и функции изображения/аудио с явным посылом превратить устройства Apple в «настоящие локальные агентные машины» @Prince_Canuma. Это хорошо сочетается с растущими экспериментами DGX Spark + vLLM по локальному обслуживанию NVFP4 MoE @vllm_project.

Топ твитов (по вовлечённости, отфильтровано по технической релевантности)

Путь Anthropic к IPO: Anthropic сообщила, что конфиденциально подала черновик S-1 в SEC, открыв дверь к IPO в ожидании рассмотрения @AnthropicAI.Инцидент с использованием Claude Code: Anthropic сбросила лимиты пользователей после бага с параллельными субагентами/вызовами инструментов Opus 4.8, вызвавшего избыточное сжигание квоты @ClaudeDevs.Qwen3.7-Plus: Alibaba выпустила мультимодальную агентную модель, охватывающую работу с GUI/CLI, кодинг и визуальные задачи @Alibaba_Qwen.OpenAI на Bedrock: модели OpenAI и Codex теперь доступны через Amazon Bedrock для корпоративных рабочих процессов @OpenAI.Подвижки в ARC-AGI-3: Claude Opus 4.8 установила новый SOTA на ARC-AGI-3 на уровне 1.5% — по-прежнему крошечный показатель в абсолютном выражении, но значимый скачок на этом бенчмарке @arcprize.

Обзор AI Reddit

Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM

1. Новые релизы фронтир-моделей и ранние тесты

MiniMax M3 — фронтир кодинга и агентности, контекст 1M, мультимодальность (Активность: 1090): MiniMax M3 анонсирована как открытая по весам фронтир-модель с фокусом на кодинг/агентность, нативной мультимодальностью/зрением и MiniMax Sparse Attention для контекста до 1M токенов с гарантированным минимумом 512K (MiniMax M3). Заявленные результаты длинногоризонтной агентности включают 12-часовое воспроизведение статьи с ICLR, оптимизацию Hopper FP8 GEMM на CUDA/Triton с ускорением в 9.4× после 147 итераций и третье место в PostTrainBench после Opus 4.7 и GPT-5.5; доступ сейчас через API/MiniMax Code, веса/локальное развёртывание на HuggingFace/GitHub запланированы. Комментаторы осторожно заинтересованы в сочетании дешёвого/эффективного зрения и длинноконтекстного агентного кодинга, но скептичны, поскольку анонс называет модель «открытой по весам», при этом пока не выкладывая ни весов, ни даже числа параметров. Одно техническое обсуждение — означают ли результаты модель значительно крупнее ~250B, экстремальную оптимизацию под бенчмарки или подлинный прорыв в открытых весах.Комментаторы сосредоточились на отсутствующих деталях релиза: несмотря на заявление о том, что это «первая открытая по весам модель с тремя фронтир-возможностями», пользователи не смогли найти реальные веса, число параметров или информацию о размере MiniMax M3. Один комментатор привёл превью-изображение из анонса (изображение с Reddit), но в треде по-прежнему не было подтверждения масштаба модели или загружаемых артефактов.Технически содержательная озабоченность состояла в том, что рекламируемый уровень возможностей подразумевает одну из трёх возможностей: модель гораздо крупнее ожидаемого, необычайно сильную оптимизацию под бенчмарки или крупный прорыв в открытых весах. Спекуляции крутились вокруг того, действительно ли MiniMax M3 имеет около ~250B параметров или значительно больше и устоят ли её заявления по кодингу/агентности/мультимодальности, когда появятся веса и независимые бенчмарки.NVIDIA анонсирует Nemotron 3 Ultra (Активность: 621): На изображении — технический анонс-слайд NVIDIA Nemotron 3 Ultra, описанной в комментариях как MoE-модель 550B-A55. Слайд позиционирует Nemotron 3 Ultra против открытых/открытых по весам конкурентов, включая GLM 5.1, Kimi K2.6 и Qwen3.5, по категориям бенчмарков «Frontier Smart», таким как продуктивность агентов, кодинг, следование инструкциям, интеллектуальная работа и работа с длинным контекстом. Комментаторы положительно восприняли сравнение с другими open-source/открытыми по весам моделями, при этом один отметил «оценку artificial analysis» 48, ставящую модель чуть ниже фронтир-уровня и примерно в диапазоне MiniMax 2.7, с ожиданием, что это может быть сильнейшая открытая по весам модель США.NVIDIA Nemotron 3 Ultra определена как MoE-модель 550B-A55, что подразумевает примерно 550B всего параметров и около 55B активных параметров на токен. Эта архитектурная деталь — самая конкретная техническая спецификация, упомянутая в треде.Один комментатор приводит оценку Artificial Analysis 48, ставящую Nemotron 3 Ultra «на ступень ниже фронтира» и примерно в диапазон MiniMax 2.7, при этом предполагая, что это может быть сильнейшая открытая по весам модель США по этой метрике.Приведённые технические ссылки включают официальный гайд по использованию NVIDIA Nemotron 3 Ultra Base на GitHub: NVIDIA-NeMo/Nemotron, а также таблицу сравнения моделей LifeArchitect: lifearchitect.ai/models-table. Один комментатор утверждает, что сравнение с Qwen3.5 примечательно, поскольку Nemotron может быть лучшей открытой по весам моделью NVIDIA, всё же отставая от нескольких неамериканских/открытых моделей.Stepfun 3.7 Flash очень хороша (Активность: 473): На GIF — технический визуальный демо, а не мем: показан вывод Stepfun 3.7 Flash для промпта create a beautiful, relaxing flight simulator in a single html page, рендерящий low-poly 3D-сцену полёта с HUD-индикаторами скорости/высоты. Автор говорит, что это был официальный квант Q4_X_S, и утверждает, что модель ощущается близко к GLM 5.1 по эстетике и примерно на 80% по её 3D-пониманию мира, используя лишь около 25% параметров GLM 5.1 и включая встроенное зрение. Комментаторы в основном реагировали сравнениями и ностальгией, а не глубокими бенчмарками: один вспомнил старый флайт-симулятор в Excel, а другой сравнил интерес к Qwen 3.7 Max / 27B и спросил, превосходит ли она Qwen3.6 27B.Комментатор задаёт угол сравнения моделей, ссылаясь на Qwen 3.7 Max и надеясь на будущий релиз Qwen 3.7 27B, а другой спрашивает, лучше ли Stepfun 3.7 Flash, чем Qwen3.6-27B. Тред включает скриншот-доказательство для упоминания Qwen3.6-27B (изображение), но никаких количественных бенчмарк-оценок или воспроизводимых деталей evals не приводится.

Продолжайте читать с 7-дневным бесплатным пробным периодом

Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить чтение этого поста и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву постов.