NVIDIA、Nemotron Nano 12B v2 VLをオンプレ動画理解向けの軽量オープンモデルとして前面に

NVIDIAがXで述べた内容

2026年3月25日、NVIDIA AI DeveloperはNemotron Nano 12B v2 VLをオンプレミスのvideo understanding向けに使えるオープンかつself-hostableなモデルとして打ち出した。投稿で最も重要なのは、性能とサイズのバランスに関する主張だ。NVIDIAは、Coactiveが始めたMediaPerf benchmarkで、自社の12Bモデルが半分以下のfootprintで30B級モデルに近い結果を出したと説明している。

同社は投稿内で具体的な数値も示した。NVIDIAによれば、このモデルはTagging Refinement workloadで最も低いコストを記録し、実世界のメディアタスクで0.299 F1を達成し、1時間当たり4.48時間分の動画を処理したという。さらに、比較対象の主要な30Bオープンソース代替より約15%高速だとしている。ただし、これらの値はNVIDIA自身の投稿に基づくため、導入前には各チームが自分たちのデータと環境で再検証する必要がある。

公式ページが補足する内容

NVIDIAのモデルカードは、Nemotron Nano 12B v2 VLをmulti-image reasoning、video understanding、visual Q&A、summarizationを担う商用利用可能なマルチモーダルモデルとして説明している。同ページでは、複数画像と長いテキストプロンプトを合わせて扱うdocumentやmedia workflowを主な用途として挙げている。

あわせてリンクされているMediaPerfは、moderationからsummarizationまで、実務で重要なメディアタスク上でfoundation modelを評価する取り組みだと自ら説明している。したがって、このbenchmarkの方向性自体は動画パイプラインを構築する組織にとって参考になるが、最終的なモデル選定はドメインごとの品質基準、利用可能なハードウェア、総所有コストにも左右される。

なぜ重要か

より大きなシグナルは、NVIDIAが小型のオープンなマルチモーダルモデルを、企業のメディアワークフロー向けに現実的な選択肢として押し出していることだ。もし12Bモデルが実用タスクで30B級に近い結果を示しつつself-hostableであり続けるなら、privacy、sovereignty、コスト予見性を重視する組織は、自社インフラ内でvideoやdocument understandingを導入しやすくなる。

残る論点は、このbenchmark結果が他のデータセットや本番環境でも保たれるかどうかだ。それでも、オープンな配備ストーリー、明示的なbenchmark主張、商用利用可能なモデルカードが揃ったことで、Nemotron Nano 12B v2 VLは単なるモデル一覧更新以上の実務的な重みを持った。

出典: NVIDIA AI Developer X投稿 · NVIDIAモデルカード · MediaPerf