NVIDIA hat am 1. Juni 2026 Cosmos 3 vorgestellt, ein offenes World-Foundation-Modell für Physical AI, das auf einer Mixture-of-Transformers-Architektur basiert.
Laut dem NVIDIA Newsroom zielt das Modell auf Physical-AI-Anwendungen. Dazu gehören Roboter, autonome Fahrzeuge und smarte Umgebungen, die die reale Welt verstehen müssen, bevor sie in ihr handeln.
Was Cosmos 3 ist
Cosmos 3 ist ein World-Foundation-Modell. Kein Sprachmodell.
Es generiert synthetische Weltdaten, also Daten, die Maschinen helfen, über physische Umgebungen zu schlussfolgern.
Seine Mixture-of-Transformers-Architektur bricht mit dem üblichen dichten Transformer-Stack. Anstatt jede Eingabe durch das vollständige Netzwerk zu schicken, wird sie an spezialisierte Submodelle weitergeleitet. Das Ergebnis ist weniger Rechenaufwand pro Forward Pass.
NVIDIA bezeichnet Cosmos 3 als offen, und dieses Wort hat hier Gewicht.
Entwickler können direkt auf die Modellgewichte zugreifen. Genau das unterscheidet es von den Closed-Weight-Alternativen, die den Physical-AI-Bereich überfüllen.
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Hintergrund
NVIDIA ist 2024 mit der ersten Cosmos-Version in den Markt für Physical-AI-Modelle eingestiegen. Diese Version etablierte ein Framework, um Roboter und autonome Systeme mit generierten Weltdaten zu trainieren.
Die Cosmos-Reihe konkurriert mit World-Model-Forschung von Google DeepMind und Metas JEPA-Architekturprogramm. Ein Benchmark vom Mai 2026 stellte fest, dass aktuelle Frontier-Modelle anfällig sind, wenn sie mit Aufgaben zum physikalischen Schlussfolgern konfrontiert werden.
NVIDIAs Rechenzentrums-Sparte hat bis Anfang 2026 aufeinanderfolgende Rekordquartale verzeichnet. Cosmos 3 erweitert diese Infrastruktur-Offensive auf die Modellebene.
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Begleitender Open-Source-Release
Parallel zu Cosmos 3 hat NVIDIA eine Sammlung von Open-Source-Agententools und -fähigkeiten für Physical AI veröffentlicht, wie in einer separate announcement erläutert.
Diese Tools decken Aufgaben in den Bereichen Wahrnehmung, Navigation und Manipulation ab. Sie sind dafür ausgelegt, auf Cosmos 3 als Inferenz-Backbone aufzubauen.
NVIDIA veröffentlichte außerdem technische Dokumentation zur DSX OS platform, die als offene und modulare Software für den Betrieb von AI-Fabriken im großen Maßstab beschrieben wird.
Durch die kombinierte Veröffentlichung positioniert sich NVIDIA so, dass das Unternehmen mehrere Ebenen des Physical-AI-Stacks abdeckt – von Modellgewichten über Agenten-Tools bis hin zu Betriebssoftware.
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