首页财产ai正文 黄仁勋率先开源量子AI年夜模子 英伟达推出全世界首个开源量子AI模子家族NVIDIA Ising，于校准及纠错解码方面发力，加快量子体系实用化，开源采用Apache-2.0和谈，股价涨超6%。 2026-04-15 12:57 ·微信公家号：量子位鱼羊 AI投资人解读· 英伟达推出全世界首个开源量子AI模子家族NVIDIA Ising，涵盖校准与解码模子。校准模子可将校准事情从几天缩至几小时，解码模子速率至多快2.5倍，精度超出跨越3倍。该模子能加快量子体系实用化，且采用宽松的Apache-2.0和谈开源。 · 量子计较实用化面对过错率高难题，行业成长存于不确定性。 总结：英伟达开源量子AI模子有显著上风，有望鞭策量子计较成长，但行业固有问题仍存，需存眷其于现实运用中的效果和行业动态对于项目的影响。内容由AI天生，仅供参考

英伟达最新AI开源，对准了量子计较：

推出全世界*开源量子AI模子家族——NVIDIA Ising。

详细包括：

Ising Calibration（校准）：一个350亿参数的视觉语言模子（VLM），可以或许快速解读并对于来自量子处置惩罚器的丈量成果做出反映。基在这一模子，Agent可以或许把几天的校准事情缩短到几小时。

Ising Decoding（解码）：用3D CNN做及时纠错，包括别离针对于速率及精度优化的两个版本。比拟在当前开源行业尺度pyMatching，Ising Decoding于速率上至多快2.5倍，精度超出跨越3倍。

用英伟达本身的话说，Ising系列模子极年夜地简化了对于繁杂物理体系的理解，为量子纠错及校准提供了高机能、可扩大的AI东西。

而量子纠错及校准，恰是构建混淆量子-经典体系时最要害的两年夜挑战。

老黄亦对于Ising寄与厚望：

AI对于量子计较的实用化至关主要。有了Ising，AI将成为量子计较机的操作体系，将懦弱的量子比特改变为可扩大且靠得住的量子-GPU体系。

加快量子体系实用化

说到量子计较的实用化，各人总恶作剧说存于“5年魔咒”：老是说下一个5年就能范围化，实则5年又5年，预期仍未实现。

此中很主要的一个缘故原由是，量子计较机太轻易堕落了：

当前*进的量子处置惩罚器，每一举行1000次操作就可能堕落一次。而从范围化的角度来看，过错率必需降至万亿分之一甚至更低。

是以，对于在量子计较而言，于过错累积进步行及时校准及纠错，很是要害。

英伟达认为，AI最有但愿冲破这一难题。

这次开源，Ising恰是于校准及量子纠错解码两方面发力。

NVIDIA Ising Calibration

Ising Calibration是一个年夜型视觉语言模子（VLM），可以或许理解量子计较科学试验的输出成果，以和成果与预期趋向的对于比。

Ising Calibration可以被用到Agent的事情流中，对于量子处置惩罚器的丈量成果作出响应，并举行自动校准。

用在练习Ising Calibration的数据涵盖多种量子比特模态，包括超导量子比特、量子点、离子、中性原子、氦上电子等等。

为了验证Ising Calibration的有用性，英伟达及包括费米试验室、哈佛于内的互助伙伴们一路，基在真实量子计较机的输出，配合开发了QcalEval基准——这是世界上*用在评估Agent量子计较机校准的基准。

成果显示，350亿参数的Ising-Calibration-1于注释试验成果、分类成果、评估成果主要性、评估拟合质量及要害特性，以和天生可行性建议这六个评估维度上，平均患上分到达SOTA，跨越了Gemini 3.1 Pro、GPT 5.四、Claude Opus 4.6等*闭源模子。

NVIDIA Ising Decoding

Ising Decoding则是基在3D CNN的AI练习框架及模子调集，专门用在量子纠错中要求极高的及时解码使命。

作为“预解码器”，Ising Decoding可以于空间及时间上扩大，经由过程处置惩罚年夜量局部的综合征过错，来加快并提高全局解码器的正确性。

用户只需界说噪声模子、扭转外貌码的标的目的及模子深度，Ising Decoding框架就能主动天生合成数据，并练习出针对于使命优化解码机能的3D CNN。

英伟达于HuggingFace上开源了两个基础模子实例：

针对于速率优化的Fast模子

模子参数目约莫为91.2万，层数较少，体积较小。是以，Ising-Decoder-SurfaceCode-1-Fast可以于GPU上高效运行。

比拟在零丁的PyMatching方案，Fast模子能带来2.5倍加快，同时将正确率晋升至本来的1.11倍。

针瞄准确率优化的Accurate模子

模子参数目约莫为179万。比拟在Fast，Accurate模子能改正更长的过错链，同时运行时间也会变长。

比拟在零丁利用PyMatching，Ising-Decoder-SurfaceCode-1-Accurate + PyMatching的方案是前者的2.25倍，正确率能到达1.53倍。

值患上一提的是，Ising系列模子采用的是Apache-2.0和谈，这是一个较为宽松、商用友爱的开源许可。

别的，Ising这个名字也有点说法：

伊辛模子（Ising Model）是统计物理学中一个很是经典且主要的数学模子，最初由物理学家Wilhelm Lenz于1920年提出，并由他的学生Ernst Ising于1925年对于其一维环境举行了具体研究。

此刻，伊辛模子已经经成为研究相变及临界征象的最基本模子，并被广泛运用在物理、化学、生物、计较机科学甚至社会学范畴。

One More Thing

英伟达忽然于量子计较范畴年夜手笔开源，股价也迎来一波跨越6%的涨幅。

就有网友辣评：英伟达发布量产量子东西链，等不到5年之后，各人伙又要最先惊慌失措了。

回到老黄那句话上，“AI将成为量子计较机的操作体系”，那末率先用开源于量子生态中盘踞一席之地，就是英伟达为这盘将来棋局投下的主要一子。

依旧不止在硬件，而是从软件底层逻辑的层级上，就最先埋下影响力的伏笔。

开源地址：https://huggingface.co/collections/nvidia/nvidia-ising

参考链接：[1]https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-ising-the-worlds-first-open-ai-models-to-accelerate-the-path-to-useful-quantum-computers[2]https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-ising-introduces-ai-powered-workflows-to-build-fault-tolerant-quantum-systems/

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