Cosmos 3 – 英伟达发布的开源全模态物理AI基础大模型

Cosmos 3是英伟达(NVIDIA)于2026年6月1日正式发布的全球首款全开源、全模态(Omni-Model)物理AI基础大模型。它被定义为一个“世界模型”，旨在赋予人工智能系统理解物理世界规律的能力。

不同于仅处理数字信息的传统大模型，Cosmos 3能够原生理解并生成文本、图像、视频、环境音效及动作指令。Cosmos 3的核心使命是解决机器人、自动驾驶等物理AI领域面临的“泛化难题”，即如何让AI在有限的训练数据下，适应复杂多变的真实物理环境。通过这一模型，物理AI系统的训练与评估周期可从数月大幅压缩至数日。

Cosmos 3核心优势

极致的训练效率：利用Cosmos 3，开发者可以将物理AI的训练与评估周期从数月缩短至数日。这主要得益于其强大的合成数据生成能力，能够替代昂贵的真实世界数据采集，通过虚拟仿真加速模型迭代。
业界领先的物理精度：在权威评测基准中，Cosmos 3在开源模型范畴内表现卓越。其世界生成精度在Artificial Analysis、Physics-IQ、PAI-Bench和R-Bench中均排名第一；动作策略能力在RoboLab和RoboArena基准中领跑；视觉理解能力则位居VANTAGE-Bench和TAR榜单榜首。
完全开源的生态策略：Cosmos 3实现了模型权重与架构的全面开源，开发者可自由定制与二次训练。英伟达同步发起了“Cosmos Coalition”联盟，汇聚了Runway、BlackForestLabs、Agile Robots等全球顶尖机构，共同降低物理AI的开发门槛。

Cosmos 3技术原理

混合Transformer架构：模型创新性地采用了“推理Transformer”与“专精生成Transformer”相结合的混合架构。模型首先通过推理模块解析物体交互、运动规律及时空关联，理解物理世界的底层逻辑；随后基于此逻辑，利用生成模块完成视频生成与动作轨迹预测。这种“先理解后生成”的闭环设计，确保了输出内容严格符合物理规律。
海量多模态物理AI数据：模型基于数十亿条涵盖文本、图像、视频、音效及动作轨迹的样本进行训练。这些数据经过精密的视频管理器处理，涵盖驾驶、手部动作、人类运动等多种类别，构建起模型对物理世界的深度理解，使其能用更少数据搭建高效的物理AI系统。

Cosmos 3主要特点

全模态原生支持：Cosmos 3无需拼接独立模块，即可在一个统一架构中处理文本、图像、视频、环境音效及动作轨迹，实现了真正的跨模态理解与生成。
三合一角色定位：它同时具备多模态图文大模型、世界模型（仿真物理环境）、世界动作模型主干网络（规划动作）三重角色，功能高度集成。
多版本灵活适配：
- Cosmos 3 Super：面向极致物理精度与生成效果，适合机器人与自动驾驶的二次训练。
- Cosmos 3 Nano：主打速度与效率，数秒内即可完成高品质视频解析与动作推理。
- Cosmos 3 Edge：即将推出，专为边缘端实时推理设计，满足低延迟需求。