Мультимодальная модель DriveFusion для анализа дорожных сцен с учётом GPS и скорости, объяснения решений и предсказания траектории автомобиля.

Подходит для: предсказание будущих путевых точек автомобиля по изображению и телеметрии · прогноз целевой скорости для планирования движения · описание дорожной сцены по изображениям или видео

DriveFusionQA — дообученная на дорожных данных визуально-языковая модель для анализа сцен вождения и объяснения решений автомобиля.

Подходит для: описание участников движения и дорожных знаков по изображению · выявление опасностей и потенциальных дорожных происшествий · объяснение причин торможения и других манёвров

Мультимодальная VLA-модель NVIDIA для рассуждений о дорожной обстановке и прогнозирования траектории автомобиля в сценариях автономного вождения.

Подходит для: прогнозирование траектории автомобиля по данным камер и истории движения · объяснение решений системы автономного вождения · ответы на вопросы о дорожной сцене

Модель NVIDIA для восприятия дорожной обстановки, объяснения решений и предсказания действий и траекторий автономного автомобиля по изображениям, видео, тексту и истории движения.

Подходит для: предсказание траектории автономного автомобиля · ответы на вопросы по видео с дорожных камер · привязка объектов на изображениях к координатам

Мультимодальная модель на базе Qwen3.5-4B для понимания дорожных сцен, 3D-восприятия и планирования траекторий автономного автомобиля.

Подходит для: ответы на вопросы об объектах и событиях на дорожных изображениях · обнаружение автомобилей и других объектов в 3D · предсказание занятости пространства вокруг автомобиля

Дообученная 10B VLA-модель NVIDIA для интерпретации дорожной обстановки и прогнозирования действий автомобиля в системах автономного вождения.

Подходит для: анализ дорожных сцен для автономного вождения · прогнозирование траектории автомобиля по видеоклипам · оценка дорожной обстановки для планирования движения

Мультимодальный комплект Qwen-Drive-1.0 на базе Qwen3.5-4B для визуального восприятия дорожной сцены и планирования движения автономного автомобиля.

Подходит для: анализ изображений дорожной сцены для автономного вождения · ответы на вопросы о дорожной обстановке по изображению · 3D-восприятие объектов и сцены на дороге

NVIDIA OmniDreams генерирует видео дорожной обстановки для замкнутой симуляции и тестирования систем автономного вождения.

Подходит для: генерация видео с передней камеры автомобиля в симуляторе · тестирование политик автономного вождения в интерактивной симуляции · проверка реакции автомобиля на заданные действия и дорожные условия

Вспомогательная draft-модель на основе Qwen3, которая ускоряет причинно-следственное рассуждение VLA-модели Alpamayo 1.5 при автономном вождении.

Подходит для: ускорение инференса Alpamayo 1.5 в FlashDrive · параллельное предложение блоков токенов для проверки целевой моделью · ускорение анализа причинно-следственных связей в дорожной обстановке

Модель NVIDIA, преобразующая серии автомобильных изображений и данные камер в 3D Gaussian Splats для симуляции и генерации синтетических данных.

Подходит для: создание трёхмерных автомобильных сцен из последовательностей кадров · подготовка сцен для замкнутого цикла симуляции автономного вождения · генерация синтетических данных для разработки Physical AI

Fast-dDrive — модель Vision-Language-Action на базе Qwen2.5-VL-3B для сквозного автономного вождения и предсказания траекторий по визуальному контексту.

Подходит для: оценка траектории автомобиля по кадрам дорожной сцены · сквозное автономное вождение на данных камер · сравнение вариантов декодирования траекторий

Базовый чекпойнт NVIDIA Alpamayo 1 (R1), подготовленный для FlashDrive и ускоренного инференса задач автономного вождения.

Подходит для: анализ дорожной сцены для автономного автомобиля · прогнозирование траектории автомобиля · выработка действий автомобиля по данным о дорожной обстановке

Открытая мультимодальная модель Xiaomi на базе Qwen2.5-VL для визуального понимания, планирования и прогнозирования в автономном вождении и embodied AI.

Подходит для: анализ дорожной сцены по изображению · понимание пространственных отношений между объектами · планирование манипуляций и действий робота

Модель Diffusion Planner для Autoware генерирует траектории движения автономного автомобиля с учётом дорожной карты, маршрута и препятствий.

Подходит для: планирование траектории автономного автомобиля в Autoware · генерация нескольких вариантов безопасного движения · прогнозирование будущих состояний обнаруженных автомобилей и других объектов

DriveMA-2B — дообученная мультимодальная модель Qwen3.5 для планирования движения автономного автомобиля по изображениям с нескольких камер и состоянию машины.

Подходит для: планирование траектории автомобиля по многокамерным изображениям · генерация путевых точек движения с учётом состояния автомобиля · предсказание интерпретируемых метадействий для сценариев вождения

Мультимодальная модель для анализа дорожных сцен по изображениям с нескольких ракурсов и рассуждений о рисках, правилах и планировании в автономном вождении.

Подходит для: оценка рисков по изображениям дорожной сцены · проверка соблюдения правил дорожного движения · распознавание объектов и понимание дорожной обстановки

Модель на базе Qwen3-VL для навигации роботов и планирования маршрута по изображениям и языковым инструкциям.

Подходит для: навигация робота по визуальному наблюдению и текстовой инструкции · планирование пути в эгоцентрической сцене · поиск целевого объекта или области в сцене

Черновая DFlash-модель для ускорения вывода Alpamayo-R1-10B в системе FlashDrive для автономного вождения.

Подходит для: ускорение генерации Alpamayo-R1 при автономном вождении · параллельное предложение блоков токенов для проверки целевой моделью · ускорение цепочки причинно-следственных рассуждений модели в FlashDrive

Мультимодальная модель Ai2 на 4 млрд параметров, которая прогнозирует 3D-траектории точек по RGB-кадру, истории точек и текстовому описанию действия.

Подходит для: прогнозирование движения точек на изображении по инструкции · оценка будущих 3D-траекторий объектов в кадре · планирование траекторий для роботизированного захвата и перемещения предметов

Производная модели Qwen/Qwen-Drive-1.0-4B. Мультимодальная модель на базе Qwen3.5-4B для понимания дорожных сцен, 3D-восприятия и планирования траекторий автономного автомобиля.

Подходит для: ответы на вопросы об объектах и событиях на дорожных изображениях · обнаружение автомобилей и других объектов в 3D · предсказание занятости пространства вокруг автомобиля

Мультимодальная Diffusion Transformer модель, которая по текстовым инструкциям и изображениям предсказывает действия робота для управления манипуляторами и мобильными роботами.

Подходит для: управление манипулятором по текстовой инструкции и изображению с камеры · предсказание следующей последовательности действий робота · управление одно- и двурукими мобильными манипуляторами

Мультимодальная модель OpenGVLab для ответов на вопросы и диалога по изображениям дорожных сцен, адаптированная на данных DriveLM.

Подходит для: ответы на вопросы о дорожной обстановке по изображению · описание объектов и ситуаций на дороге · диалоговый анализ сцен для задач автономного вождения

OneVL — дообученная мультимодальная модель Xiaomi для предсказания траекторий в автономном вождении с быстрыми языковыми и визуальными объяснениями.

Подходит для: предсказание траектории автомобиля по визуальным данным сцены · оценка будущего положения участников дорожного движения · генерация текстового объяснения решения модели о движении

Мультимодальная модель OpenGVLab для ответов на вопросы и диалога об изображениях дорожной обстановки в задачах автономного вождения.

Подходит для: ответы на вопросы по сценам дорожного движения · анализ изображений с дороги для автономного вождения · описание дорожной обстановки по изображению