Nvidia gibt Alpamayo 2 Edge frei: offenes KI-Modell fürs autonome Fahren

Worum es geht

Nvidia hat am 10. November 2026 die Gewichte von Alpamayo 2 Edge auf Hugging Face veröffentlicht. Das KI-Modell ist für selbstfahrende Autos gedacht und so klein, dass es direkt im Fahrzeug läuft. Angekündigt hatte Nvidia es bereits am 21. Oktober 2026 auf der GTC Berlin, zusammen mit der Fahrzeug-Computerplattform Hyperion. Das Modell hat 2 Milliarden Parameter. Es nimmt Bilder von sechs Kameras rund um das Auto auf, dazu die jüngste Bewegung des Fahrzeugs und Navigationsangaben. Daraus berechnet es eine Fahrspur, also den geplanten Weg der nächsten Sekunden. Gleichzeitig kann es in Worten erklären, warum es so fährt.

Im Subreddit r/LocalLLaMA machte ein Mitarbeiter der schwedischen Firma Embedl auf den Release aufmerksam. Embedl hat nach eigener Aussage schon eine optimierte Fassung herausgebracht, die auf Fahrzeug-Hardware wie AGX Thor mehr als zehnmal schneller laufen soll als die normale PyTorch-Version. Auf embedl.com/nvidia/alpamayo2-edge/thor kann man das Modell laut dem Beitrag sogar auf einem echten Thor-Rechner laufen lassen.

Wie das Modell aufgebaut ist

Alpamayo 2 Edge ist ein Vision-Language-Action-Modell (VLA). Es verbindet Sehen (Kamerabilder), Sprache (Navigationsanweisungen, Erklärungen) und Handeln (Fahrbefehle) in einem System. Laut Unite.ai stammt das Grundgerüst für das Schlussfolgern aus Cosmos 3 Edge, einem Nemotron-basierten Modell von Nvidia. Für die eigentlichen Fahrbewegungen sorgt ein sogenannter Diffusion Action Expert. Das ist ein Modellteil, der nach dem Prinzip von Bildgeneratoren arbeitet: Er verfeinert eine grobe Schätzung Schritt für Schritt zu einer sauberen Fahrspur.

Eingaben sind Videos der Rundum-Kameras, zeitlicher Kontext, der Bewegungsverlauf des eigenen Fahrzeugs (Nvidia nennt das „Ego-Motion“) und Navigationstext. Daraus entstehen zwei Ausgaben: eine geplante Trajektorie und eine Chain-of-Causation-Erklärung. Diese Begründungskette verknüpft die Entscheidung mit ihren Ursachen, etwa „Ich bremse, weil ein Fußgänger die Straße betritt“. Außerdem beantwortet das Modell frei formulierte Fragen zu einer Verkehrsszene.

Eine Besonderheit ist das adaptive Reasoning. In Routinesituationen, etwa bei gleichmäßiger Fahrt auf leerer Straße, lässt das Modell die Erklärung weg. Statt eines ganzen Textes gibt es dann spezielle NOMINAL-Tokens aus, die nur „alles normal“ bedeuten. Das spart Rechenzeit, während die Fahrspur weiter berechnet wird.

Training: vom großen Bruder lernen, dann im Simulator üben

Edge ist ein destilliertes Modell. Destillation heißt: Ein großes „Lehrer“-Modell bringt einem kleinen „Schüler“-Modell sein Wissen bei. Lehrer war hier Alpamayo 2 Super mit 34 Milliarden Parametern. Super ist laut Nvidias Produktseite für Fahrvorhersagen, Szenenverständnis, das automatische Beschriften von Daten und das Training kleinerer Modelle gedacht. Es erzeugte die Begründungen, aus denen Edge gelernt hat.

Die Trainingsdaten umfassen laut Modellkarte etwa 115.000 Stunden Fahrvideo aus mehreren Kameras mit Bewegungs- und Trajektoriendaten. Dazu kommen rund 3,7 Millionen Chain-of-Causation-Begründungen, die zum Teil synthetisch erzeugt wurden. Auch Daten von Inertialsensoren (Beschleunigung und Drehung) und GPS flossen ein.

Danach übte das Modell im Simulator AlpaGym mit Closed-Loop-Reinforcement-Learning. Dabei fährt das Modell in einer simulierten Welt, sieht die Folgen seiner eigenen Entscheidungen und wird für gutes Fahren belohnt, ähnlich wie ein Fahrschüler, der nicht nur Videos schaut, sondern selbst ans Steuer darf. Laut Nvidia hat dieser Schritt die Fahrleistung im geschlossenen Kreislauf um 48,9 Prozent verbessert, verglichen mit dem besten Zwischenstand ohne diesen Schritt.

Zahlen und Benchmarks

Alle Werte stammen von Nvidia und sind nicht unabhängig geprüft. Verglichen wird mit Qwen-Drive-1.0, einem Fahrmodell mit 4 Milliarden Parametern:

Das entspricht etwa der 40-fachen Strecke ohne selbst verschuldeten Vorfall. Wichtig dabei: Knapp zehn Kilometer pro Vorfall in der Simulation zeigen auch, wie weit solche Modelle noch von einem serienreifen Robotaxi entfernt sind.

Zur Geschwindigkeit: Auf DRIVE AGX Thor plant das Modell mit etwa 10 Hertz, also rund zehnmal pro Sekunde. Von der Kameraaufnahme bis zur fertigen Fahrspur vergehen je nach Menge der Erklärung 160 bis 190 Millisekunden, gemessen auf Thor-X mit DRIVE OS 7.2.7.0, CUDA 13.4 und TensorRT 11.3.1.9. Dafür braucht es aber Nvidias Optimierungsrezept. Das Modell wird auf das Zahlenformat FP8 kalibriert, also mit gröber gespeicherten Zahlen betrieben, über ONNX exportiert und mit TensorRT sowie TensorRT-Edge-LLM beschleunigt. Hinzu kommt spekulatives Decoding mit DFlash2: Ein schneller Helfer rät mehrere Wörter im Voraus, das Hauptmodell prüft sie nur noch.

Erste Erfahrungen von Partnern

Laut Blockchain.news berichten frühe Anwender von deutlichen Fortschritten. Matas Simonavicius, Technikchef von PORT, sagt, Edge halte doppelt so oft die Spur wie der Vorgänger Alpamayo 1.5 und plane doppelt so schnell. Luca Crotti, Mitgründer von Niulinx, nennt 46,1 Prozent weniger seitlichen Vorhersagefehler nach drei Sekunden. Das wurde im Zero-Shot-Test gemessen, also ohne Anpassung an die eigenen Daten. Embedl-Chef Hans Salomonsson gibt an, man habe innerhalb von 48 Stunden Echtzeitplanung mit 10 Hz auf AGX Thor erreicht.

AlpaJudge: Ein Schiedsrichter für Erklärungen

Zusammen mit dem Fahrmodell hat Nvidia AlpaJudge veröffentlicht, unter denselben Lizenzen. Das Modell bewertet, wie gut die Begründungen sind, und wurde an menschlichen Urteilen ausgerichtet. Es gibt zwei Varianten:

• AlpaJudge-RB (mit Referenz) bekommt Frage, Musterantwort und Kandidatenantwort ohne Bilder. Es gibt eine Wahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1 aus, wie gut beide übereinstimmen.
• AlpaJudge-RF (ohne Referenz) sieht sechs Kamerabilder, den Bewegungsverlauf und eine Begründung. Es vergibt Punkte in fünf Kriterien sowie Gesamtwerte.

Nvidia warnt selbst davor, eine gute Erklärung mit gutem Fahren gleichzusetzen. Kollisionen, Abkommen von der Fahrbahn und Trajektorienfehler müssten weiter gemessen werden. Im öffentlichen Trainingsrezept soll der Trajektorien-Check deshalb erhalten bleiben, damit eine flüssige, aber falsche Erklärung allein keine hohe Belohnung bringt. Schlecht bewertete Beispiele solle man prüfen statt sie wegzuwerfen, weil sie seltene Fehler zeigen können.

Was du zum Ausprobieren brauchst

Alpamayo 2 Edge ist kein Chatbot für zu Hause. Die BF16-Gewichte laufen laut Modellkarte als PyTorch-Modell auf unterstützten Nvidia-Grafikkarten. Offiziell getestet wurde aber nur eine Nvidia H100 mit 80 GB, andere GPU-Architekturen sind noch nicht validiert. Rein rechnerisch passen 2 Milliarden Parameter auch in den Speicher einer normalen Consumer-Grafikkarte mit 8 bis 12 GB. Ob das mit Kamera-Eingaben und Diffusion-Teil klappt, ist offen. Echtzeitbetrieb gibt es nur auf DRIVE AGX Thor mit Nvidias Optimierungen. Mac, reine CPU oder Ollama werden nicht unterstützt. Außerdem brauchst du Mehrkamera-Fahrdaten, etwa aus Nvidias Datensatz PhysicalAI-AV. Wer keinen Thor hat, kann auf der Embedl-Seite einen Lauf auf echter Hardware anstoßen.

Einordnung

Offene Fahrmodelle mit dieser Leistung sind selten. Die meisten Hersteller halten ihre Autopilot-Software geheim. Mit Edge, AlpaJudge, Trainingsrezepten und Simulator bekommen Forschungsgruppen, Start-ups und Zulieferer einen kompletten Entwicklungskreislauf. Strategisch passt das zu Nvidia: Je mehr Firmen auf Alpamayo aufbauen, desto eher kaufen sie Thor-Chips und Hyperion-Rechner. Volvo Cars will Hyperion und den Alpamayo-Stack für künftige Fahrzeuge nutzen. Dazu kommen das Sicherheits-Framework Halos SAFE, entwickelt mit dSPACE, IVEX und TÜV Rheinland, und für Anfang 2027 eine „Alpamayo Agentic Factory“ für KI-Agenten.

Die Reddit-Überschrift „Open Source Self Driving is here“ übertreibt. Nvidia betont selbst, dass jede Integration in ein echtes Fahrzeug eigene Tests mit passenden Daten sowie Prüfungen auf Komponenten- und Systemebene braucht. Alle Leistungszahlen sind Herstellerangaben aus Simulationen. Die Lizenz OpenMDW-1.1 gilt als freizügig, ist aber eine eigene Modelllizenz und nicht klassisches Open Source. Für Fachleute ist der Release ein wichtiger Baustein, ein fertiges Selbstfahrsystem ist es nicht.