NVIDIA 发布开源 GPU 加速的 Medical Physics Simulation 框架，作为 Isaac for Healthcare 的一部分，用于生成解剖数字孪生、模拟器械与解剖结构交互并训练强化学习策略。其中 Endoluminal Simulation Module 已正式可用，用 XPBD 求解器实时模拟柔性导管在患者特异性血管中的导航；Surgical Simulation Module 处于早期访问，可在单张消费级 GPU 上以超过 30 帧每秒模拟软组织变形与触觉反馈。Cosmos-H 系列生成式世界模型可从机器人动作生成手术视频，Cosmos-H-Dreams 经 FlashDreams 推理引擎实现超过 30 帧每秒的交互式仿真。
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NVIDIA 发布开源视觉语言模型 Ising Calibration 1.5，310 亿参数，可解读量子处理器诊断输出并推荐调优动作。该模型在 QCalEval 基准上零样本表现优于同规模开源模型，使用相关实验示例的上下文学习时较前代提升 86.68%，BF16 精度下体积缩小 11.4%。模型首次提供 NVFP4 量化版本，可在单 GPU 或 NVIDIA DGX Spark 上部署，权重、数据集、基准与部署方案均以 OpenMDW License 开源。
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NVIDIA 推出 Cosmos-H-Dreams，可根据初始 RGB 帧和实时机器人运动学数据，自回归生成手术场景。经知识蒸馏并由 FlashDreams 加速后，模型在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 上达到约 160 帧/秒，高于标准推理的约 10 帧/秒。其提供 dVRK 台面缝合预训练检查点并已集成 Versius 平台，但定位为研发平台，而非诊断系统或实体手术机器人控制器。
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黄仁勋分享了 NVIDIA 联署的一封公开信，阐述开放模型对 AI 发展的重要性。信中称，开放模型有助于加强安全与网络安全、加速创新和技术扩散并支持自主能力，世界同时需要前沿闭源模型与前沿开放模型。
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Sakana AI 与 NVIDIA 扩大合作，将 NVIDIA 的开放模型栈（含 Nemotron）集成进其多智能体编排系统 Sakana Fugu，Nemotron 将以专门智能体形式加入 Fugu 的智能体池。Fugu 通过单一接口和 API 动态选择、协调并组合多个底层模型与智能体，早期评测显示这种编排方式性能接近领先前沿系统。双方将在 Fugu 后续版本中持续评估并改进 Nemotron 的表现。
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Nvidia 网络业务高级副总裁 Kevin Deierling 在 Everpure 播客 The Data Wire 中指出，企业 AI 项目卡壳的原因不是算力，而是数据未经精炼。Everpure 在 Accelerate 2026 发布 Data Stream，基于 Nvidia AI Data Platform 参考设计，用 GPU 加速流水线完成数据的发现、转换与交付，并内置安全与治理控制。
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State of AI Compute Index v6 显示，2026 年预计统计到 49,339 次芯片引用，其中 NVIDIA 占 44,715 次、约 91%。已追踪的 Hopper 部署量达 460,904 块 GPU，而 Grace-Blackwell 项目仍以安装和宣布阶段为主。已披露合约中，OpenAI 的 26 GW 算力包含 16 GW 非 NVIDIA 方案，反映前沿实验室正在组合多家芯片供应商。
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与 NVIDIA Cosmos 团队合作。 论文：https://t.co/S28urlDXd6 网站：https://t.co/8cA1K5R85w
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最喜欢的发现：物理失败会迁移。一个策略在真实世界里抓取失败，在世界模型里也会失败。 与 @nvidia 的新工作：完全在世界模型内评估机器人策略。策略行动，模型想象后果，想象出的评估能预测真实世界结果。🧵 真实 vs 世界模型 rollout 并排📷 为什么重要：评估对进步至关重要。随着我们的模型变得更通用、更强，评估它们能做的各种事情耗时越来越长。世界模型评估只需几小时 GPU 时间。 设置： • 用我们的机器人数据训练的世界模型生成摄像头会看到的画面 • VLA 在环：看到生成的帧，输出动作，世界模型预测接下来发生什么 在我们的桌面收拾基准上，跨不同性能的 VLA checkpoint，世界模型评估复现了真实世界的策略排名。 相关性图：预测 vs 真实成功率 我们发现让这件事奏效的关键是自一致性：模型被训练成在前向与逆向模型之间自一致（即用逆动力学预测的动作导向与 ID 输入一致的状态），跨不同摄像头一致，并通过中止分布外的 episode 在训练与测试之间一致。 有与无自一致性对比视频 模型也知道何时不该信任自己：它的不确定性估计能追踪生成偏离现实的程度。 不确定性准确预测模型生成何时退化 与 NVIDIA Cosmos 团队合作。 论文：https://t.co/S28urlDXd6 网站：https://t.co/8cA1K5R85w
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Setup： • 用我们机器人数据训练的世界模型生成摄像头会看到的画面 • VLA 在回路中：看到生成的帧，输出动作，世界模型预测接下来会发生什么
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为什么重要：评估对进步至关重要。随着我们的模型变得更通用、更强大，评估它们能做的各种事情所需的时间越来越长。世界模型评估需要几个小时的 GPU 时间。
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与 @nvidia 的新工作：完全在世界模型内评估机器人策略。策略行动，模型想象后果，想象出的评估能预测真实世界结果。🧵 真实 vs 世界模型 rollout 并排对比📷
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Ollama 0.30 发布，通过 llama.cpp 增强 GGUF 模型兼容性，并补充 Apple silicon 上的 MLX 引擎。NVIDIA 硬件性能最高提升 20%，实测使用 Gemma 4 26B 模型在 NVIDIA RTX 5090 上以 Q4_K_M 量化运行。Vulkan 现默认启用，将 GPU 加速扩展至 AMD 和 Intel 设备；同时新增对 LFM、Prism 及 Unsloth 微调模型的支持，并可直接运行 Hugging Face 上的 GGUF 模型。
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Black Forest Labs 宣布 FLUX.2 [klein] 4B 将预装在 ASUS 新一代 ProArt 笔记本的 MuseTree 应用中，该机型搭载 RTX GPU，已在台北 Computex 2026 亮相。官方称目标是在 8GB 显存笔记本上、后台运行其他专业应用时实现 5 秒以内的图像生成，无需 API 或联网。Black Forest Labs 表示正扩展合作，为更多硬件和设备提供端侧优化的 FLUX 模型。
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NVIDIA Nemotron 3 Ultra 已在 Ollama 云上线，这是一个 550B 参数（55B 激活）的开源模型，面向长时运行的智能体工作流。它支持 1M token 上下文，针对 NVFP4 格式优化，官方称在智能体生产力、指令遵循和长上下文任务上准确率领先，成本较其他领先开源模型最多节省 30%。
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LMSYS 宣布 SGLang 与 Miles 在 Day 0 支持 NVIDIA Nemotron 3 Ultra，这是一款面向长时自主智能体的开源前沿推理模型，总参数 550B、激活参数 55B，上下文最长 1M tokens，支持 NVFP4 与 BF16。SGLang 提供高性能推理服务，Miles 支持在 128 张 H200 上以 GRPO 进行强化学习训练，并已验证 dapo-math-17k 上的端到端流程。官方称该模型在智能体生产力、指令遵循和长上下文任务上领先，成本最多节省 30%。
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Prime Intellect 宣布加入 NVIDIA Nemotron 联盟，与 Black Forest Labs、Cursor、LangChain、Mistral AI、Perplexity 等成员共同推进前沿开源模型。其贡献集中在后训练与强化学习环境层，包括 2500+ 开源 RL 环境、verifiers 框架、Prime Sandbox 及 NeMo Gym 集成，全部以 Apache-2.0 / CC-BY-4.0 随 Nemotron 模型发布同步开源。
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今年 Computex 上本地 AI 释放出强烈信号。NVIDIA 和微软等大厂正在拥抱并讨论本地 AI 工作负载。专用消费级硬件和模型即将到来。
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Sakana AI 与 NVIDIA 合作发布 ICML 2026 论文，提出 TwELL（Tile-wise ELLPACK）稀疏打包格式及配套 CUDA kernel，将 99% 高稀疏 token 走快速路径、以稠密备份矩阵兜底重 token，从而适配 GPU 的规则计算。在十亿参数规模上训练与评测稀疏 LLM，推理和训练提速超过 20%，峰值内存与能耗节省更高。
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Together AI 已上线 NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni，为开发者提供托管式生产级多模态推理服务。该开放模型采用混合 Transformer-Mamba MoE 架构，总参数量为 30B、每个 Token 激活约 3B 参数，并支持最高 256K Token 的共享多模态上下文。开发者可通过 API 部署，也可在云端、本地或隔离环境中自行部署。
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