Cosmos-Reason2
이해·계획 (VLM)발표일 2025.12가중치 공개 · NVIDIA Open Model License
Qwen3-VL 기반 엔비디아의 2세대 피지컬 AI 이해·계획 (VLM) 모델로, CES 2026에서 '가장 진보한 피지컬 AI 추론 모델'로 소개됐어요. 코드는 Apache-2.0, 가중치는 NVIDIA Open Model License다.
- 파라미터
- 8공식
- 제어 빈도
- —값 없음 (미공개이거나 아직 확인하지 못함)
- 적용 로봇
- —
- 벤치마크 결과
- —
B (10억 개)
Hz · 행동 출력 빈도
윙치키에 연결된 로봇
수록된 점수
공식 자료프로젝트 페이지 docs.nvidia.com코드 저장소 github.com가중치 huggingface.co
한눈에 읽기
무엇인가
- 이해·계획 (VLM) — Vision-Language Model. 영상과 말을 함께 이해해 장면을 해석하고 할 일을 계획하는 AI.
- 발표일 2025-12
- 가중치 공개 (NVIDIA Open Model License) — 내려받아 직접 실행·추가 학습할 수 있음
확인된 정보
- 사양 9개 항목 중 2개에 값이 있음
- 공식 공식 1개: 파라미터 (B)
- 보도 보도 1개: 구조
- 값 확인일 2026-01 · 값마다 출처는 아래 '구조와 학습' 표
확인이 필요한 정보
- 값 없는 기본 사양 (공개 자료에서 찾지 못함): 입력, 학습용 데이터셋
- 수록된 로봇과의 연결 기록 없음 — 쓰이지 않는다는 뜻이 아니라 공개 자료에서 찾지 못했다는 뜻이에요
어떤 모델인가
Cosmos-Reason2는 엔비디아가 2025년 12월 공개하고 CES 2026에서 소개한 2세대 피지컬 AI 이해·계획 (VLM) 모델로, 로봇과 영상 분석 에이전트가 공간·시간·물리를 추론하도록 돕는다. 텍스트와 영상·이미지를 받아 사고연쇄 추론을 거친 텍스트를 내놓으며, Qwen3-VL-Instruct(2B·8B·32B)를 바탕으로 지도학습과 강화학습으로 사후 학습했다. Reason1 학습용 데이터셋에 EgoExo4D·PerceptionTest·CLEVRER·VideoPhy2 등을 더했고, 입력 문맥을 16K에서 256K 토큰으로 늘리고 타임스탬프 정밀도, 2D/3D 위치 지정·바운딩 박스·궤적 좌표 출력, OCR을 보강했다.
엔비디아는 8B 모델이 로보틱스·자율주행·스마트 공간 평가에서 바탕 모델 Qwen3-VL-8B보다 높은 점수를 냈고 Physical AI Bench 등 리더보드에서 공개 모델 1위라고 발표했다. 2B·8B는 2025년 12월, 32B는 2026년 4월 Hugging Face에 공개됐고 NVIDIA Open Model License로 상업적 이용이 가능하며, GR00T N1.7은 Cosmos-Reason2-2B를 VLM 백본으로 쓴다.
회사 공식 페이지와 논문을 바탕으로 정리했어요. 성공률·최초 같은 표현은 회사 발표예요.
구조와 학습
| 구조 | Qwen3-VL 기반 이해·계획 (VLM)보도 |
|---|---|
| 파라미터 (B) | 8공식 |