Немного видеоанализа в вашу RAG-систему
NVIDIA, кажется, решила, что 30 миллиардов параметров в Nemotron-3-nano — это слишком много для некоторых задач. В феврале 2026 они выпустили Nemotron Nano 12B v2 VL — 12-миллиардную модель, которая понимает не только текст, но и видео с документами. И делает это так, будто всю жизнь этим занималась.
Что нового в v2: Основное отличие от первой версии — поддержка видео до 60 секунд и улучшенная работа с документами. Модель научилась извлекать информацию из таблиц, графиков и схем с точностью, которая заставляет задуматься о будущем OCR-систем.
Спектакль одного актера: что умеет эта 12B-модель
Здесь нет разделения на визуальный и текстовый энкодер, как в ранних версиях Nemotron. Всё в одном флаконе. Модель принимает на вход видео, изображения или документы и выдаёт текстовые ответы. Никаких отдельных компонентов, никакой сложной архитектуры.
Видео до 60 секунд — не больше, не меньше
Ограничение в 60 секунд кажется странным, пока не понимаешь логику NVIDIA. Большинство промышленных сценариев используют короткие клипы: камеры наблюдения, инструктажи, демонстрации продуктов. Длинные видео можно разбить на отрезки — модель справляется с контекстом в 8 тысяч токенов.
| Возможность | Что это значит на практике |
|---|---|
| Понимание действий в видео | «Человек в красной куртке поднял чемодан» — не просто описание, а понимание последовательности |
| Работа с документами | Извлечение данных из таблиц, понимание структуры PDF, работа со сканами |
| Визуальный Q&A | «Сколько человек в кадре на 15-й секунде?» — точный ответ вместо догадок |
| Темпоральное понимание | Модель помнит, что было в начале видео, когда анализирует конец |
Сравниваем с альтернативами: кто кого?
В мире мультимодальных моделей 2026 года уже не так пусто, как было год назад. Но Nemotron Nano 12B v2 VL занимает странную нишу — она не самая мощная, но и не самая простая.
Почему не GPT-4V или Gemini Ultra?
Потому что они облачные, дорогие и непредсказуемые в плане доступности. Nemotron Nano 12B v2 VL работает локально на одной RTX 4090. Нет лимитов на запросы, нет зависимости от интернета, нет риска, что API изменится завтра.
Сравним с другими локальными моделями:
- Qwen3-VL 14B: Лучше с изображениями, хуже с видео. Поддержка видео есть, но требует дополнительной настройки
- MiniCPM-o 4.5: Меньше параметров, быстрее работает, но не дотягивает по качеству анализа сложных сцен
- LLaVA-NeXT: Хороший баланс, но требует больше памяти для видеообработки
Где это работает (а где нет)
NVIDIA позиционирует модель как «коммерчески готовую». Перевожу: они проверили её на реальных задачах и не стесняются продавать.
1 Видеонаблюдение без оператора
Камера в магазине записывает 60-секундные ролики. Модель анализирует их в реальном времени: «Два человека у кассы, один в синей куртке кладёт товар в карман». Точность определения действий — около 92% в тестах NVIDIA. Ложные срабатывания? Есть, но меньше, чем у чисто компьютерного зрения.
2 Автоматизация документооборота
Сканы договоров, таблицы с цифрами, технические схемы. Модель не просто распознаёт текст — она понимает, что столбец «Сумма» относится к строке «Итого». Это следующий уровень после Nemotron ColEmbed V2.
Ограничения: Модель плохо работает с рукописным текстом (да, даже в 2026 году). Скорость обработки видео — около 2-3 секунд на кадр на RTX 4090. Для реального времени нужно железо посерьёзнее.
3 Образовательный контент
Короткие обучающие видео, где нужно понять, правильно ли студент выполняет упражнение. Модель анализирует движение и даёт обратную связь: «Слишком быстро поднимаешь руки, замедли темп на 3-й секунде».
Технические детали, которые имеют значение
12 миллиардов параметров — не случайная цифра. Это точка, где модель уже достаточно умная, но ещё помещается в 24 ГБ видеопамяти. NVIDIA явно ориентировалась на свои же карты серии RTX 40.
- Контекст: 8192 токена — достаточно для минуты видео с подробным описанием
- Поддержка форматов: MP4, AVI, PDF, JPG, PNG, DOCX (через конвертацию)
- Требования к железу: Минимум 16 ГБ VRAM для работы, 24 ГБ для комфортной скорости
- Лицензия: NVIDIA AI Foundation — коммерческое использование разрешено с ограничениями
Кому подойдёт (а кому нет)
Эта модель — не для всех. Если вам нужна генерация изображений по тексту, смотрите в сторону других решений. Если нужен анализ длинных видео — тоже не сюда.
Идеальные кандидаты:
- Стартапы в retail-аналитике: Нужно анализировать поведение покупателей, но нет бюджета на человеческих операторов
- Промышленные предприятия: Контроль качества на производстве через камеры
- Юридические фирмы: Автоматический анализ тысяч сканированных документов
- Образовательные платформы: Проверка выполнения упражнений по видео
Лучше поискать альтернативу:
- Блогеры и контент-мейкеры: Для анализа видео нужны другие инструменты
- Медицинская диагностика: Модель не сертифицирована для медицинских задач
- Транскрибация аудио: Здесь только видео и изображения, звук не обрабатывается
Что дальше? (Спойлер: больше видео, меньше текста)
NVIDIA явно делает ставку на видеоаналитику. После релиза Cosmos Reason 2, который думает физикой, а не текстом, логичным шагом стало создание модели, которая думает видео.
К концу 2026 года ожидайте две вещи: версию с поддержкой более длинных видео (до 5 минут) и специализированные модели для конкретных индустрий. NVIDIA уже тестирует медицинскую версию для анализа хирургических операций.
Главный вопрос: станет ли эта модель таким же стандартом для видеоанализа, каким стал BERT для NLP? Пока что — нет. Но она задаёт тренд: маленькие, специализированные модели, которые делают одну вещь идеально, вместо огромных монстров, которые делают всё посредственно.
Если вы планируете внедрять видеоаналитику в 2026 году — присмотритесь к Nemotron Nano 12B v2 VL. Она не решит все проблемы, но точно сэкономит несколько месяцев разработки. А в мире, где скорость внедрения значит больше, чем совершенство модели, это иногда важнее.
