人工智慧助攻量子運算技術迎來重大突破！據 NVIDIA 技術部落格今（27）日發布的文章指出，輝達正式開源了專為診斷與調校量子處理器（QPU）設計的 310 億參數視覺語言模型「Ising Calibration 1.5」。該模型不僅支援多種量子位元技術，更新增 NVFP4 量化版本，讓實驗室能以更低的硬體門檻，在本地環境輕鬆部署全自動的量子電腦校準代理。 （前情提要：砸 5000 億鎂！NVIDIA 攜手 OpenAI 擬建「全球最大」AI 資料中心，日本砸重金入局） （背景補充：球王梅西也看好世界模型！旗下基金投資李飛飛新創 World Labs，強強聯手 Nvidia 與 AMD）
隨著前沿人工智慧技術的突飛猛進，AI 正在幫助人類解決最複雜的物理運算難題。台北時間 7 月 27 日，輝達（NVIDIA）研究團隊正式發表了「NVIDIA Ising Calibration 1.5」。這是一款高達 310 億參數（31B）的視覺語言模型（VLM），其唯一且專注的任務，就是解讀量子處理器（QPU）的診斷輸出，並決定如何進行調校以維持系統的穩定運作。
這款全新的 1.5 版本模型在效能與輕量化上取得了雙重突破。根據最新發布的 QCalEval 基準測試結果，Ising Calibration 1.5 展現了最先進的零樣本（Zero-shot）與上下文學習（In-context learning, ICL）能力。在獨立分析未見過的診斷結果時，其 Zero-shot 表現平均比同規模次佳的開源模型高出約 10%；而在提供相關樣本的 ICL 測試中，效能更比前一代模型大幅提升了 86.68%。整體實力已能與 1T 參數級別的頂尖閉源模型（如 Claude Fable 5 等）一較高下。
為了讓研究機構更易於採用，NVIDIA 首度提供了 NVFP4 量化版本，並且在 BF16 精度下的模型體積也成功縮減了 11.4%。這意味著，過去需要龐大算力的 QPU 診斷模型，現在只需單一 GPU 或 NVIDIA DGX Spark 即可流暢運行，大幅降低了實驗室本地部署代理式（Agentic）校準工作流程的硬體門檻。
在訓練資料方面，Ising Calibration 1.5 汲取了來自眾多合作夥伴的真實 QPU 數據，涵蓋了目前主流的多種量子位元技術，包含：超導量子位元、量子點、離子阱、中性原子以及氦上電子等。這使得該模型具備極高的泛用性，能精準評估各類擬合品質與關鍵特徵，並推薦下一步的校準行動。
秉持著推動全球量子運算發展的理念，NVIDIA 已將完整的參數檢查點、量化版本，以及部署藍圖透過 Linux Foundation 的 OpenMDW License 完全開源釋出。目前，開發者已可直接在 Hugging Face 平台上取得模型權重，或透過 NVIDIA NIM 容器與託管服務快速建置。這項技術的落地，預期將為全球量子電腦的自動化與規模化發展注入一劑強心針。
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AI 助攻量子運算！NVIDIA 開源 31B 視覺模型 Ising 1.5，全自動校準量子電腦
人工智慧助攻量子運算技術迎來重大突破！據 NVIDIA 技術部落格今（27）日發布的文章指出，輝達正式開源了專為診斷與調校量子處理器（QPU）設計的 310 億參數視覺語言模型「Ising Calibration 1.5」。該模型不僅支援多種量子位元技術，更新增 NVFP4 量化版本，讓實驗室能以更低的硬體門檻，在本地環境輕鬆部署全自動的量子電腦校準代理。
（前情提要：砸 5000 億鎂！NVIDIA 攜手 OpenAI 擬建「全球最大」AI 資料中心，日本砸重金入局）
（背景補充：球王梅西也看好世界模型！旗下基金投資李飛飛新創 World Labs，強強聯手 Nvidia 與 AMD）
隨著前沿人工智慧技術的突飛猛進，AI 正在幫助人類解決最複雜的物理運算難題。台北時間 7 月 27 日，輝達（NVIDIA）研究團隊正式發表了「NVIDIA Ising Calibration 1.5」。這是一款高達 310 億參數（31B）的視覺語言模型（VLM），其唯一且專注的任務，就是解讀量子處理器（QPU）的診斷輸出，並決定如何進行調校以維持系統的穩定運作。
ICL 效能暴增 86%，量化版本降低部署門檻
這款全新的 1.5 版本模型在效能與輕量化上取得了雙重突破。根據最新發布的 QCalEval 基準測試結果，Ising Calibration 1.5 展現了最先進的零樣本（Zero-shot）與上下文學習（In-context learning, ICL）能力。在獨立分析未見過的診斷結果時，其 Zero-shot 表現平均比同規模次佳的開源模型高出約 10%；而在提供相關樣本的 ICL 測試中，效能更比前一代模型大幅提升了 86.68%。整體實力已能與 1T 參數級別的頂尖閉源模型（如 Claude Fable 5 等）一較高下。
為了讓研究機構更易於採用，NVIDIA 首度提供了 NVFP4 量化版本，並且在 BF16 精度下的模型體積也成功縮減了 11.4%。這意味著，過去需要龐大算力的 QPU 診斷模型，現在只需單一 GPU 或 NVIDIA DGX Spark 即可流暢運行，大幅降低了實驗室本地部署代理式（Agentic）校準工作流程的硬體門檻。
支援多種量子模態，資源完全開源共享
在訓練資料方面，Ising Calibration 1.5 汲取了來自眾多合作夥伴的真實 QPU 數據，涵蓋了目前主流的多種量子位元技術，包含：超導量子位元、量子點、離子阱、中性原子以及氦上電子等。這使得該模型具備極高的泛用性，能精準評估各類擬合品質與關鍵特徵，並推薦下一步的校準行動。
秉持著推動全球量子運算發展的理念，NVIDIA 已將完整的參數檢查點、量化版本，以及部署藍圖透過 Linux Foundation 的 OpenMDW License 完全開源釋出。目前，開發者已可直接在 Hugging Face 平台上取得模型權重，或透過 NVIDIA NIM 容器與託管服務快速建置。這項技術的落地，預期將為全球量子電腦的自動化與規模化發展注入一劑強心針。