NVIDIA 开源 31B 视觉模型 Ising Calibration 1.5，ICL 效能提升 86.68%

NVIDIA 研究团队于 7 月 27 日发布《NVIDIA Ising Calibration 1.5》。这是一款 310 亿参数的视觉语言模型，专为诊断与调校量子处理器设计，已完全开源。据 QCalEval 基准测试，该模型在上下文学习（ICL）测试中的性能较上一代模型提升 86.68%。

Ising Calibration 1.5 性能数据

根据 NVIDIA 技术博客，Ising Calibration 1.5 在最新发布的 QCalEval 基准测试中的主要性能数据如下：

Zero-shot 测试：在独立分析未见过的诊断结果时，平均比同规模次佳的开源模型高出约 10%。

ICL（上下文学习）测试：在提供相关样本的情况下，性能较上一代模型大幅提升 86.68%，整体实力已可与 1T 参数级别的顶尖闭源模型（如 Claude Fable 5 等）相比。

NVFP4 量化版本降低部署门槛：BF16 缩减 11.4%

根据 NVIDIA 的技术说明，此次 Ising Calibration 1.5 的两项关键更新如下：

NVFP4 量化版本：NVIDIA 首次提供 NVFP4 量化版本，BF16 精度下的模型体积缩减 11.4%，使过去需要强大算力的 QPU 诊断模型，现在可在单一 GPU 或 NVIDIA DGX Spark 上流畅运行。

支持的量子比特技术：Ising Calibration 1.5 的训练数据涵盖以下五种主流量子比特技术：

· 超导量子比特（Superconducting qubits）

· 量子点（Quantum dots）

· 离子阱（Trapped ions）

· 中性原子（Neutral atoms）

· 氦上电子（Electrons on helium）

完全开源与部署方式

根据 NVIDIA 的公告，Ising Calibration 1.5 的完整资源（含参数检查点、量化版本及部署蓝图）已通过 Linux Foundation 的 OpenMDW License 完全开源。开发者可通过以下渠道获取并部署：可在 Hugging Face 平台直接获取模型权重，或通过 NVIDIA NIM 容器与托管服务快速搭建代理式（Agentic）校准工作流程。

常见问题

NVIDIA Ising Calibration 1.5 的主要性能提升为何？

根据 QCalEval 基准测试，Ising Calibration 1.5 的 ICL 性能较上一代提升 86.68%；Zero-shot 表现比同规模次佳的开源模型高出约 10%；整体能力已可与 1T 参数的 Claude Fable 5 等顶尖闭源模型相比。

Ising Calibration 1.5 的部署门槛如何降低？

根据 NVIDIA 说明，新增的 NVFP4 量化版本使 BF16 精度模型体积缩减 11.4%；现在可在单一 GPU 或 NVIDIA DGX Spark 上运行，无需庞大算力的基础设施。

Ising Calibration 1.5 如何获取？

根据 NVIDIA 的公告，模型已通过 Linux Foundation 的 OpenMDW License 完全开源，可在 Hugging Face 平台获取模型权重，或通过 NVIDIA NIM 容器与托管服务部署。