$ cat wiki/models/cosmos-3-super.md
Cosmos 3 Super
modelupdated 2026-07-21created 2026-06-01
Spec
| Attribute | Value |
|---|---|
| Developer | NVIDIA |
| Released | 2026-06-01 |
| Announced | 2026-06-01 |
| Context window | unknown |
| Pricing | unknown |
| License | MIT (open weights) |
| Availability | HuggingFace — 공개 가중치 (nvidia/Cosmos3-Super) |
| Parameters | 64B (32B reasoner + 32B generator) |
| Architecture | Mixture-of-Transformers (MoT) |
| Supported HW | NVIDIA Hopper, Blackwell |
| HuggingFace | nvidia/Cosmos3-Super |
Release Date
2026-06-01 (Cosmos 3 시리즈 동시 출시: Super / Nano / Edge pending)
What Is It
세계 최초 완전 오픈 omnimodal physical AI foundation model. 텍스트, 이미지, 비디오, 음향, 행동(action)을 하나의 통합 모델로 생성/추론.
Mixture-of-Transformers (MoT) 아키텍처:
- Autoregressive tower: 이산 토큰 생성 (텍스트, 행동 명령)
- Diffusion tower: 연속 멀티모달 생성 (이미지, 비디오, 음향)
두 타워가 단일 추론 사이클 안에서 협력 — 세계 이해(reasoning) + 세계 생성(world gen) + 행동 예측(action) 통합.
Benchmarks
- R-Bench: #1 among open models (physical AI reasoning)
- Artificial Analysis: #1 open model (physical AI category)
Training Data
- 20조 토큰 멀티모달 데이터
- ~10억 이미지
- 4억 실제 + 합성 비디오
- 앰비언트 오디오, 텍스트, 인간/로봇 행동 데이터
Use Cases
- 로봇 훈련용 합성 데이터 생성 (Synthetic Data Generation)
- 자율주행 시뮬레이션
- 물리 AI 모델의 post-training foundation
- 산업 자동화 시나리오 가상 검증
Model Family
| 모델 | 크기 | 용도 |
|---|---|---|
| Cosmos 3 Super | 64B | SDG, 최고 물리 정확도 |
| Cosmos 3 Nano | 소형 | 실시간 추론, fractions of a second |
| Cosmos 3 Edge | TBD (coming soon) | 엣지 디바이스 실시간 추론 |
Cosmos Coalition
NVIDIA가 동시 발족한 글로벌 협력 컨소시엄:
- Agile Robots, Black Forest Labs, Generalist, LTX, Runway, Skild AI
Significance
- Omnimodel 통합: 세계 생성 + 추론 + 행동을 단일 모델로 — 이전엔 별도 파이프라인 필요
- MIT 라이선스 오픈: 연구/상업 자유 활용 → 빠른 커뮤니티 발전 예상
- 20T 멀티모달 훈련: LLM 급 데이터 규모가 물리 AI 에 처음 적용
- Cosmos Coalition: 생태계 Lock-in 전략 — 로봇/AV 업계 기반 확보 시도
Open Questions
- 실제 로봇 sim-to-real 성능 검증 (출시 직후 커뮤니티 재현 필요)
- Edge 모델 출시 시기
- 경쟁 대비: Gemini Robotics ER 1.6 vs Cosmos 3 실 성능 비교
Sources
Related
- NVIDIA
- Jim Fan
- Embodied Agents
- Gemini Robotics ER 1.6 — DeepMind 경쟁 물리 AI 모델