NVIDIA publica cuatro checkpoints Cosmos 3 Nano de pesos abiertos para simulación interactiva
El 5 de noviembre de 2026, NVIDIA añadió cuatro checkpoints postentrenados Cosmos 3 Nano (16B) de pesos abiertos bajo OpenMDW 1.1 para simulación de conducción y robótica.
NVIDIA añadió el 5 de noviembre de 2026 cuatro checkpoints open weight a la familia Cosmos 3 Nano, destinados a la simulación interactiva de mundos: conducción autónoma multisensor y robótica bimanual. El anuncio se realizó a través de una publicación en Hugging Face; los pesos ya se pueden descargar, bajo la licencia OpenMDW 1.1.
Cuatro roles, un mismo formato Nano 16B
Todos se presentan como ejemplos postentrenados de Cosmos 3 Nano, con 16 mil millones de parámetros entrenables:
- Cosmos3-Nano-Transfer-Auto — generación offline de escenas de conducción: hasta 11 vistas de cámara (incluido ojo de pez), generación conjunta RGB-LiDAR, controles World Scenario Map y prompts de texto para meteorología, iluminación y hora.
- Cosmos3-Nano-Sim-Auto — variante en streaming destilada: pequeños chunks de observaciones sincronizadas para rollouts largos e interactivos.
- Cosmos3-Nano-Sim-Transfer — el simulador físico mantiene el movimiento y los contactos; el modelo renderiza la observación RGB a partir de controles espaciales (profundidad, segmentación, contornos, desenfoque) + texto.
- Cosmos3-Nano-Sim-Bimanual — a partir de una imagen y de acciones del robot (o de la cámara), predicción del vídeo siguiente; ejemplos de embodiment YAM y AgiBot.
El hilo conductor: conectar controles (mapa de escenario, acciones, señales del simulador) y observaciones generadas, con una generación por chunks y caché de atención para encadenarlas.
Licencia y cadena de adaptación
NVIDIA anuncia la licencia OpenMDW 1.1, que autoriza según sus términos el uso comercial y no comercial. La ficha de Transfer-Auto muestra efectivamente openmdw1.1-license. La publicación detalla una receta en cuatro etapas (adaptación bidireccional, teacher forcing, destilación, self-forcing) para adaptar un checkpoint a la propia configuración de sensores o al embodiment de cada usuario —primero Transfer-Auto y luego destilación hacia Sim-Auto si se busca streaming—.
El runtime sigue siendo exigente: Linux, GPU de NVIDIA, Docker / NVIDIA Container Toolkit; se cita un montaje vLLM-Omni probado en GB200, sin un requisito mínimo oficial de memoria.
Nuestro análisis
Cosmos 3 Nano no compite con un generador de vídeo de consumo general: es una pieza de tipo world model para laboratorios de robótica y ADAS que buscan multivista sincronizada y closed-loop. El interés práctico reside en la clara separación de roles (datos offline, streaming, renderizado desde un simulador físico, acciones bimanuales) y en la apertura de los pesos bajo OpenMDW 1.1. El verdadero criterio de adopción se medirá fuera de la página de Hugging Face: costes de inferencia por hora de rollout, estabilidad en trayectorias largas y la ganancia real al postentrenar sobre la flota de sensores propia. Para un equipo que ya trabaje sobre Isaac o simuladores internos, estos cuatro checkpoints ofrecen una base común sobre la que comparar, siempre que se revise con atención OpenMDW 1.1 antes de llevar un producto a producción.
Fuentes
- Hugging Face Blog — New NVIDIA Cosmos 3 Open Models for Interactive World Simulation (5 de noviembre de 2026) Fuente primaria
- Hugging Face — nvidia/Cosmos3-Nano-Transfer-Auto Fuente primaria
- OpenMDW 1.1 — texto de la licencia Fuente primaria
Una fuente primaria procede directamente de la empresa, el laboratorio o la organización implicados. Una fuente secundaria recoge la información sin ser su autora: la señalamos como tal. ¿Has visto un error? Consulta nuestra política de correcciones.
