Intern-S1-Pro

Intern-S1-Pro – 上海AI Lab开源的科学多模态大模型

Intern-S1-Pro：万亿参数科学巨擘，重塑AI驱动的科学发现新范式

上海AI实验室近日震撼发布了其里程碑式的成果——Intern-S1-Pro，这不仅是一款参数规模空前的开源模型，更是AI赋能科学研究领域的一次深刻变革。作为全球开源社区中参数量最大的科学多模态大模型，Intern-S1-Pro凭借其独特的“通专融合”SAGE技术和万亿参数的MoE架构，正引领AI4S（AI for Science）从单纯的“工具”迈向“科学发现”的全新征程。

核心架构与惊人能力

Intern-S1-Pro的核心亮点在于其精妙的架构设计。它采用了混合专家（MoE）模式，总参数量高达一万亿，但通过创新的路由机制，每次仅激活约220亿参数，实现了效率与性能的完美平衡。这种架构不仅大幅提升了训练的稳定性，避免了传统MoE的专家崩溃问题，更通过分组路由策略，确保了海量算力资源的智能调度。

更引人注目的是，模型融入了“物理直觉”。通过引入傅里叶位置编码（FoPE）和重构时序编码器，Intern-S1-Pro获得了捕捉文本间相对距离和分析科学信号频率规律的独特能力。这使得模型能够统一处理从微观生命信号到宏观宇宙波动的各类数据，展现出跨越化学、材料、生命、地球、物理五大核心学科的强大整合力。

全能的科学助手

Intern-S1-Pro的功能矩阵极其丰富，几乎覆盖了科研工作的全流程。在数理推理方面，它达到了奥赛金牌水准，能够攻克复杂的数学与物理难题。在多模态理解上，无论是分子结构图、实验图表还是遥感图像，均能精准解读。尤其值得称道的是其强大的时序信号分析能力，能高效处理不同采样频率的异构数据。

该模型不仅在基础科学领域表现抢眼，如支持化学逆合成、蛋白质序列生成等上百个专业子任务，还在智能体能力上实现了飞跃。它能够从静态的任务规划进化到动态的环境交互，在复杂的科研流程中展现出国际一流的自主规划与执行能力。

技术基座的自主可控

Intern-S1-Pro的成功，离不开其对国产算力生态的深度适配。研发团队从底层算子优化到上层训练框架（XTuner V1）和推理引擎（LMDeploy）的构建，均与昇腾计算生态紧密协作。这种“算力-算法”一体化的深度融合，成功攻克了大规模训练中的精度对齐和超长序列强化学习稳定性等关键技术瓶颈，为构建自主可控的AI科研基座奠定了坚实基础。

驱动科研新实践

Intern-S1-Pro的应用前景广阔。在基础科学研究中，它可加速新材料的发现和药物研发进程；在地球科学领域，其遥感分析能力将助力气候监测与地质勘探；在工程技术领域，它能辅助解读复杂图纸和生成专业文档。更进一步，它将赋能科研智能体的构建，形成从文献检索、实验设计到结果分析的闭环自主科研流程，极大地提升了科研效率，并有望成为科学教育领域个性化辅导的强大工具。

Intern-S1-Pro的发布，标志着开源社区在科学大模型领域的又一重大突破，预示着AI将更深入地参与到人类的科学发现进程中。