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『书生』科学多模态大模型 Intern-S1—— 首个融合专业科学能力的开源通用模型，重构科研生产力
“上海开源创新菁英奖” 的设立，旨在发掘和表彰开源领域的杰出创新成果，激励更多主体投身开源事业，推动开源生态的繁荣发展，为科技创新注入源源不断的动力。上海人工智能实验室（上海 AI 实验室）发布并开源的『书生』系列大模型，凭借其在开源多模态大模型领域的突破性成就，荣获该奖项。在 2025 世界人工智能大会（WAIC 2025）上，『书生』系列迎来了最新的科学多模态大模型 Intern-S1。作为首个融合专业科学能力的开源通用模型，其综合性能在当前开源多模态大模型中最优，为科研领域带来了革命性的变革，具有深远的行业影响。
项目目标
Intern-S1 致力于解决科研领域中传统单一模态分析难以全面捕捉复杂现象的问题，以及现有模型在面对复杂、精细且高度专业化科研任务时存在的短板。它旨在为科研工作者提供一个真正 “懂科学” 的 AI 伙伴，打破现有开源模型对复杂科学数据深度理解不足、闭源模型部署门槛高且可控性弱等困境，助力提升科研效率，驱动科学研究从团队单点探索迈向科学发现 Scaling Law 阶段，全面重构科研生产力。
项目核心内容
Intern-S1 融合了书生大模型家族的优势，实现了语言和多模态性能的高水平均衡发展，富集多学科专业知识并重点强化了科学能力。其首创 “跨模态科学解析引擎”，可精准解读化学分子式、蛋白质结构、地震波信号等多种复杂科学模态数据，具备预测化合物合成路径、判断化学反应可行性、识别地震波事件等多项前沿科研能力。
基于 Intern-S1 的『书生』科学发现平台 Intern-S1 亦已上线，助力研究者、研究工具、研究对象三者能力全面提升、协同演进。同时，依托其强大的跨模态生物信息感知与整合能力，上海 AI 实验室联合多家研究机构构建了多智能体虚拟疾病学家系统 “元生”（OriGene），已在肝癌和结直肠癌治疗领域取得新成果。该模型坚持开源免费，提供体验页面及多个开源平台链接（GitHub、HuggingFace、ModelScope），方便用户使用与研究。
项目地址：
Intern-S1体验页面：https://chat.intern-ai.org.cn/
GitHub链接：https://github.com/InternLM/Intern-S1
HuggingFace链接：https://huggingface.co/internlm/Intern-S1-FP8
ModelScope链接：https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/Intern-S1
技术创新
- 首创跨模态科学解析引擎：突破了对多种复杂科学模态数据的解读能力，使 AI 从 “对话助手” 进化为 “科研搭档”，在化学、材料、地球等多学科专业任务基准上超越顶尖闭源模型 Grok-4。
- 创新科学多模态架构：新增动态 Tokenizer 和时序信号编码器，实现多种科学模态数据的深度融合，对化学分子式的压缩率相比 DeepSeek-R1 提升 70% 以上，在科学模态专业任务上消耗算力更少且性能更优。
- “通专融合” 科学数据合成方法：利用海量通用科学数据拓展模型知识面，同时训练专业模型生成高可读性科学数据，经专业验证智能体控制质量，使模型兼具强大通用推理能力与多项顶尖专业能力，实现一个模型解决多项专业任务。
- 联合优化系统与算法：实现大型多模态 MoE 模型在 FP8 精度下的高效稳定强化学习训练，强化学习训练成本相比近期公开的 MoE 模型降低 10 倍。系统层面采用训推分离 RL 方案，算法层面提出 Mixture of Rewards 混合奖励学习算法，集成多项研究成果提升训练效率和稳定性。
结语
『书生』科学多模态大模型 Intern-S1 的问世，不仅填补了开源领域在专业科学能力大模型上的空白，更以其卓越的性能和创新的技术，为科研领域带来了前所未有的变革，重构了科研生产力。其开源免费的策略，也为推动开源生态发展和科学研究的普及做出了重要贡献。
期待 Intern-S1 在未来持续迭代升级，与各界携手打造更懂科学的 AI 助手，推动科学发现迈向新的高度。“上海开源创新菁英奖” 也将继续坚守初心，支持和鼓励更多开源创新成果的涌现，为开源事业的蓬勃发展贡献力量。
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