NVIDIA publie quatre checkpoints Cosmos 3 Nano à poids ouverts pour la simulation interactive
Le 5 novembre 2026, NVIDIA ajoute quatre checkpoints post-entraînés Cosmos 3 Nano (16B) à poids ouverts sous OpenMDW 1.1 pour la simulation de conduite et de robotique.
NVIDIA a ajouté le 5 novembre 2026 quatre checkpoints open weight à la famille Cosmos 3 Nano, destinés à la simulation de monde interactive : conduite autonome multi-capteurs et robotique bimanuelle. L’annonce passe par un billet Hugging Face ; les poids sont téléchargeables, sous OpenMDW 1.1.
Quatre rôles, un même format Nano 16B
Tous sont présentés comme des exemples post-entraînés de Cosmos 3 Nano, avec 16 milliards de paramètres entraînables :
- Cosmos3-Nano-Transfer-Auto — génération hors ligne de scènes de conduite : jusqu’à 11 vues caméra (fisheye compris), génération RGB–LiDAR jointe, contrôles World Scenario Map et prompts texte pour météo, éclairage, heure.
- Cosmos3-Nano-Sim-Auto — variante streaming distillée : petits chunks d’observations synchronisées pour des rollouts longs et interactifs.
- Cosmos3-Nano-Sim-Transfer — le simulateur physique garde motion et contacts ; le modèle rend l’observation RGB à partir de contrôles spatiaux (profondeur, segmentation, contours, flou) + texte.
- Cosmos3-Nano-Sim-Bimanual — à partir d’une image et d’actions robot (ou caméra), prédiction de la vidéo suivante ; exemples d’embodiment YAM et AgiBot.
Le fil conducteur : relier contrôles (carte de scénario, actions, signaux simulateur) et observations générées, avec une génération par chunks et cache attention pour enchaîner.
Licence et chaîne d’adaptation
NVIDIA annonce la licence OpenMDW 1.1, qui autorise selon ses termes un usage commercial et non commercial. La fiche Transfer-Auto affiche bien openmdw1.1-license. Le billet détaille une recette en quatre étapes (adaptation bidirectionnelle, teacher forcing, distillation, self-forcing) pour adapter un checkpoint à sa propre configuration de capteurs ou à son embodiment — Transfer-Auto d’abord, puis distillation vers Sim-Auto si l’on veut du streaming.
Le runtime reste exigeant : Linux, GPU NVIDIA, Docker / NVIDIA Container Toolkit ; un montage vLLM-Omni est cité comme testé sur GB200, sans plancher mémoire officiel.
Notre lecture
Cosmos 3 Nano ne concurrence pas un générateur vidéo grand public : c’est une brique world model pour labs robotique et ADAS qui veulent du multi-vues synchronisé et du closed-loop. L’intérêt pratique, c’est la séparation claire des rôles (données offline, streaming, rendu depuis un simulateur physique, actions bimanuelles) et l’ouverture des poids sous OpenMDW 1.1. Le vrai critère d’adoption restera mesurable ailleurs que sur la page Hugging Face : coûts d’inférence par heure de rollout, stabilité sur de longues trajectoires, et gain réel quand on post-entraîne sur sa flotte de capteurs. Pour une équipe déjà sur Isaac / simulateurs maison, ces quatre checkpoints donnent une base commune à comparer — à condition de lire OpenMDW 1.1 avant de shipper un produit.
Sources
- Hugging Face Blog — New NVIDIA Cosmos 3 Open Models for Interactive World Simulation (5 novembre 2026) Source primaire
- Hugging Face — nvidia/Cosmos3-Nano-Transfer-Auto Source primaire
- OpenMDW 1.1 — texte de licence Source primaire
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