JumpStart за 2026: сотня моделей и выход с Hugging Face прямо в Studio

С января по сентябрь 2026 каталог Amazon SageMaker JumpStart пополнился более чем на 100 моделей от 30 провайдеров , от Qwen и Nemotron до узких OCR, reranker и speech-весов. Хаб в SageMaker AI по-прежнему закрывает три шага: выбрать open-weight модель, выкатить на real-time endpoint без ручной сборки контейнера и дообучить из консоли или через Python SDK , в том числе LoRA, SFT, DPO и RLVR. Кто дал больше всего моделей Больше всего релизов у Alibaba Qwen , 29 позиций: Qwen-AgentWorld-35B-A3B с нативным вызовом инструментов для агентов, Qwen3-Coder и отдельные ASR/TTS. NVIDIA добавила 17 моделей, среди них Cosmos3 и Nemotron Super-120B, плюс Nemotron 3 Nano Omni , текст, картинка и речь в одном весе. Для RAG и документов в каталоге лежат purpose-built варианты: Qwen3-Reranker-4B, Cohere Rerank v4.0, GLM-OCR и DeepSeek-OCR. Меньше кликов до endpoint Model Hub , весь JumpStart на лендинге консоли SageMaker AI, с фильтрами по модальности, лицензии, размеру и фреймворку. Пресеты деплоя , Balanced, Throughput optimized, Latency optimized (минимальный TTFT) и Cost optimized вместо ручного перебора инстансов и контейнеров; есть профили под Inferentia и Trainium. Deep link с Hugging Face , для onboarded-моделей на Hub: Deploy on SageMaker AI или Customize and Deploy, вход в Studio с предзагруженной моделью, правами и видимостью GPU-квот. Доступ тот же тройной: Studio (Models → JumpStart models), SageMaker Python SDK и переход с Hugging Face. Для дешёвого инференса AWS отдельно хвалят квантованные веса вроде Zhipu GLM-5.2 FP8 и JetBrains Mellum2-12B , у MoE-архитектуры около 2,5B активных параметров; их целят на ml.g5.xlarge, когда не нужен frontier-scale. Источник: Amazon SageMaker JumpStart: 2026 year-to-date in review .