NVIDIA、インタラクティブシミュレーション向けのオープンウェイトCosmos 3 Nano 4モデルを公開
2026年11月5日、NVIDIAは自動運転およびロボティクスシミュレーション向けに、OpenMDW 1.1ライセンス下で事後学習済みCosmos 3 Nano（16B）のオープンウェイト4モデルを公開した。
NVIDIAは2026年11月5日、マルチセンサー自動運転および双腕ロボティクス向けのインタラクティブなワールドシミュレーションを対象とした、Cosmos 3 Nanoファミリーのオープンウェイトモデル4種を公開した。この発表はHugging Faceのブログ記事で行われ、ウェイトはOpenMDW 1.1の下でダウンロード可能となっている。
4つの役割、共通のNano 16Bフォーマット
いずれもCosmos 3 Nanoの事後学習済みモデルとして提示されており、160億（16B）の学習可能パラメータを備える。
- Cosmos3-Nano-Transfer-Auto — オフラインでの走行シーン生成：最大11系統のカメラビュー（魚眼を含む）、RGB–LiDARの同時生成、天候・照明・時刻を指定するWorld Scenario Map制御およびテキストプロンプト。
- Cosmos3-Nano-Sim-Auto — 蒸留によるストリーミングバリアント：長時間のインタラクティブなロールアウトに向けた、同期観測データの小さなチャンク生成。
- Cosmos3-Nano-Sim-Transfer — 物理シミュレータが動きと接触を保持し、モデルが空間制御（深度、セグメンテーション、輪郭、ブラー）＋テキストからRGB観測をレンダリング。
- Cosmos3-Nano-Sim-Bimanual — 画像とロボットのアクション（またはカメラの動き）から、それに続く動画を予測。エンボディメントの例としてYAMとAgiBotが挙げられている。
共通する指針は、チャンク単位の生成とアテンションキャッシュを用いて連続性を保ちながら、制御信号（シナリオマップ、アクション、シミュレータ信号）と生成される観測を結びつけることにある。
ライセンスと適応パイプライン
NVIDIAはOpenMDW 1.1ライセンスを発表しており、その条項に基づき商用および非商用利用が認められている。Transfer-Autoのモデルカードにもopenmdw1.1-licenseと明記されている。ブログ記事では、チェックポイントを独自のセンサー構成やエンボディメントに適応させるための4段階のレシピ（双方向適応、Teacher Forcing、蒸留、Self-Forcing）が詳述されている。ストリーミングが必要な場合は、まずTransfer-Autoを適用した後にSim-Autoへと蒸留する。
実行環境の要件は依然として高く、Linux、NVIDIA GPU、Docker / NVIDIA Container Toolkitが必要となる。vLLM-Omniの構成はGB200でテストされたと言及されているが、公式な最小メモリ要件は提示されていない。
編集部の見方
Cosmos 3 Nanoは一般消費者向けの動画生成AIと競合するものではなく、同期マルチビューや閉ループ（closed-loop）を必要とするロボティクスやADASの研究開発チームに向けたワールドモデルの構成要素である。実用面での利点は、役割の明確な分離（オフラインデータ、ストリーミング、物理シミュレータからのレンダリング、双腕アクション）と、OpenMDW 1.1下でのウェイト公開にある。真の普及判断は、Hugging Faceのページ上ではなく別のところで測定されることになるだろう。ロールアウト1時間あたりの推論コスト、長い軌道における安定性、そして自社のセンサー構成で事後学習した際の実際の効果がそれだ。すでにIsaacや自社製シミュレータを運用しているチームにとって、これら4つのチェックポイントは比較検討のための共通基盤を提供する。ただし製品を出荷する前に、OpenMDW 1.1を熟読することが前提となる。
出典
- Hugging Face Blog — New NVIDIA Cosmos 3 Open Models for Interactive World Simulation（2026年11月5日） 一次情報
- Hugging Face — nvidia/Cosmos3-Nano-Transfer-Auto 一次情報
- OpenMDW 1.1 — ライセンス本文 一次情報
一次情報とは、当該企業・研究所・団体が直接発信した情報です。二次情報は、発信元ではない媒体が伝えた情報で、その旨を明記しています。誤りを見つけたら訂正方針をご覧ください。
