обработки длиннохвостовых сценариев с участием множества агентов. За один проход по видео с камер кругового обзора она формирует планируемую траекторию, причинное объяснение (трассу цепочки причинно-следственных связей) и мета-действие. Веса выпущены под лицензией OpenMDW-1.1, исходный код — под Apache 2.0, что допускает коммерческое использование, дообучение и распространение. Обучающие данные включают около 115 000 часов мультикамерного видео вождения, 3,7 миллиона трасс цепочки причинно-следственных связей и более одного миллиарда изображений. На LingoQA она набирает 79,2 балла Lingo-Judge, опережая Qwen2.5-VL 72B на 17,0 пунктов, Gemini 2.5 Pro — на 15,1, а GPT-4o — на 23,2. Оценка в замкнутом цикле с AlpaSim на 910 сценариях даёт показатель AlpaSim 1,50 ± 0,13, а оценка в открытом цикле на 937 образцах — minADE₆ при 6,4 с, равный 0,911 м. Модель также поддерживает автоматическую разметку, сокращая циклы аннотации с месяцев до дней, и интегрируется с NVIDIA Halos для валидации безопасности.