# NVIDIA lancia quattro modelli di simulazione Cosmos 3

> I checkpoint a pesi aperti generano video per simulazioni di guida e robotica, anche con dati sincronizzati di telecamere e LiDAR. Richiedono hardware e strumenti NVIDIA.

Oossa · 2026-11-05 · https://oossa.com/it/nvidia-releases-four-cosmos-3-simulation-models

NVIDIA ha rilasciato quattro modelli a pesi aperti della famiglia Cosmos 3, pensati per creare simulazioni interattive di guida e robotica. I checkpoint sono disponibili su Hugging Face con licenza OpenMDW1.1, che ne consente l’uso commerciale e non commerciale nel rispetto delle relative condizioni. Ognuno è una versione di Cosmos 3 Nano sottoposta a ulteriore addestramento e dispone di 16 miliardi di parametri addestrabili.

I modelli sono progettati per compiti diversi. Cosmos3-Nano-Transfer-Auto crea clip di guida offline da un massimo di 11 visuali di telecamera e può generare i relativi dati LiDAR, un tipo di misurazione delle distanze in 3D. Cosmos3-Nano-Sim-Auto genera osservazioni di telecamere e LiDAR in segmenti successivi, man mano che cambiano i comandi di guida. Cosmos3-Nano-Sim-Transfer trasforma i comandi del simulatore in video RGB, mentre Cosmos3-Nano-Sim-Bimanual prevede video a partire dai comandi impartiti a robot o telecamere in configurazioni a due bracci.

## Che cosa simulano?

I modelli per la guida usano i comandi World Scenario Map per descrivere la struttura stradale e il movimento del traffico. Gli sviluppatori possono variare condizioni come il meteo, l’illuminazione e l’ora del giorno; immagini iniziali facoltative aiutano a definire l’aspetto della scena. NVIDIA afferma che Transfer-Auto può generare video sincronizzati a un massimo di 30 fotogrammi al secondo, con clip fino a 400 fotogrammi a 480p o 720p; le sequenze più lunghe si possono creare in segmenti.

Sim-Auto è progettato per un uso interattivo e continuativo: una politica di guida o una persona modifica i comandi e il modello genera le osservazioni successive. Questo ciclo chiuso richiede anche un ambiente di esecuzione per la simulazione e un renderer che aggiorni i comandi dello scenario. Per la robotica, Sim-Bimanual supporta le configurazioni dei robot YAM e AgiBot, con comandi sia per la manipolazione sia per cambiare il punto di vista della telecamera.

## Di che cosa hanno bisogno gli sviluppatori

Il Cosmos Framework di NVIDIA fornisce procedure per l’addestramento e l’inferenza, utili ad adattare i modelli a nuovi sensori, azioni e dati. Secondo NVIDIA, gli esempi possono essere eseguiti con PyTorch o vLLM-Omni su GPU Hopper e Blackwell. Le istruzioni su Hugging Face indicano Linux, una GPU NVIDIA, Docker e NVIDIA Container Toolkit tra i requisiti per la configurazione di Sim-Bimanual. NVIDIA afferma che questa configurazione è stata testata su una GPU GB200, ma non la indica come requisito minimo di memoria.

Questi modelli generano osservazioni, ma non sostituiscono ogni componente di un simulatore. In Sim-Transfer, per esempio, il simulatore continua a calcolare il movimento e lo stato fisico, mentre il modello rende la visuale risultante. NVIDIA sottolinea che i ricercatori devono ancora verificare se i modelli siano in grado di supportare in modo affidabile l’addestramento e la valutazione delle politiche.

## I fatti

- Tutti e quattro i checkpoint Cosmos 3 Nano hanno 16 miliardi di parametri addestrabili.
- Transfer-Auto supporta fino a 11 visuali di telecamera e la generazione congiunta di dati RGB e LiDAR.
- Secondo NVIDIA, Transfer-Auto supporta clip fino a 400 fotogrammi a 480p o 720p.
- La configurazione di Sim-Bimanual è stata testata su una GPU GB200; NVIDIA non la descrive come requisito minimo.

## Perché conta

Per chi fa ricerca sulla robotica e sulla guida autonoma, i modelli offrono modi per generare osservazioni dei sensori in condizioni variabili o verificare come una politica reagisce al cambiamento dei comandi. Servono comunque hardware NVIDIA compatibile e, per la guida a ciclo chiuso, un ambiente di esecuzione per la simulazione; resta da misurare quanto le scene generate siano utili per ottenere prestazioni nel mondo reale.

## Fonti e riferimenti

1. [New NVIDIA Cosmos 3 Open Models for Interactive World Simulation on Hugging Face](https://huggingface.co/blog/nvidia/cosmos-interactive-world-simulation) – Hugging Face, 2026-11-05
2. [NVIDIA](https://developer.nvidia.com/blog/build-world-models-for-interactive-simulation-with-nvidia-cosmos/) – NVIDIA

Ultimo aggiornamento: 2026-11-05