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2月4日，上海人工智能實驗室開源基于“通專融合”技術(shù)架構(gòu)SAGE打造的萬億參數(shù)科學(xué)多模態(tài)大模型 Intern-S1-Pro，為AI4S從“工具革命”的1.0階段邁向以“革命的工具”驅(qū)動科學(xué)發(fā)現(xiàn)的2.0時代，提供創(chuàng)新的系統(tǒng)性開源基座。

作為當(dāng)前全球開源社區(qū)中參數(shù)規(guī)模最大的科學(xué)多模態(tài)模型，Intern-S1-Pro的核心科學(xué)能力實現(xiàn)了質(zhì)的躍升，高難度綜合學(xué)科評測穩(wěn)居AI4S領(lǐng)域國際領(lǐng)先水平，復(fù)雜數(shù)理邏輯推理能力達(dá)奧賽金牌水平，面向真實科研流程的智能體能力位居開源模型第一梯隊。

此次發(fā)布的Intern-S1-Pro是通過SAGE實現(xiàn) “可深度專業(yè)化通用模型” 的關(guān)鍵實踐。該模型基于混合專家架構(gòu)（MoE），共擁有512個專家，總參數(shù)達(dá)1T，每次調(diào)用僅激活8個專家、22B參數(shù)。其通用能力和科學(xué)能力協(xié)同演進(jìn)，并在底層架構(gòu)實現(xiàn)了兩大核心突破：在SAGE的基礎(chǔ)模型層，通過引入傅里葉位置編碼①并重構(gòu)時序編碼器，賦予模型統(tǒng)一理解從微觀生命信號到宏觀宇宙波動的“物理直覺”；通過高效路由機制，系統(tǒng)攻克了訓(xùn)練萬億參數(shù)MoE模型在穩(wěn)定性與算力效率上的瓶頸，為超大規(guī)模模型的訓(xùn)練提供了關(guān)鍵的工程基礎(chǔ)。

與此同時，Intern-S1-Pro驗證了從原創(chuàng)模型架構(gòu)到國產(chǎn)算力基座自主技術(shù)的完整鏈路，為構(gòu)建開放共享的AGI4S基礎(chǔ)設(shè)施奠定了堅實底座。通過開源開放，Intern-S1-Pro旨在降低全球科研門檻，與學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界共同推動以通用人工智能驅(qū)動科學(xué)發(fā)現(xiàn)的范式革命。模型已經(jīng)發(fā)布在始智AI wisemodel開源社區(qū)，應(yīng)用空間（wisemodel.cn/apps）也將可以直接在線體驗，歡迎前往了解和嘗試。

模型地址

https://wisemodel.cn/models/Intern/Intern-S1-Pro

01.

創(chuàng)新底層架構(gòu)：

突破萬億參數(shù)科學(xué)模型邊界

上海人工智能實驗室主任、首席科學(xué)家周伯文提出：可深度專業(yè)化通用模型（Specializable Generalist）是實現(xiàn)AGI的可行路徑，其關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于：專家化模型在訓(xùn)練過程中需要低成本、能規(guī)?；拿芗答?；能夠持續(xù)不斷地學(xué)習(xí)與主動探索，并具備為同一個問題提供多視角、多種解決方案的能力；并能引入對物理世界規(guī)律的考量，兼顧多項差異化能力的學(xué)習(xí)效率與性能。

Intern-S1-Pro通過多項SAGE基礎(chǔ)模型層的技術(shù)創(chuàng)新，拓寬了模型應(yīng)用邊界、提升了超大規(guī)模訓(xùn)練可行性，推進(jìn)了可深度專業(yè)化通用模型的探索。

為構(gòu)建能更深層次理解物理世界規(guī)律的科學(xué)大模型，研究團(tuán)隊引入了傅里葉位置編碼（FoPE）并重構(gòu)時序編碼器。FoPE為AI賦予雙重視角：既能像看“粒子”一樣捕捉文字之間的相對距離，又能像分析“波”一樣把握科學(xué)信號的整體規(guī)律與頻率?？茖W(xué)數(shù)據(jù)與語言的差異還體現(xiàn)在多尺度上，基于能自動適應(yīng)數(shù)據(jù)密度的時序編碼器，模型首次能統(tǒng)一處理從寥寥數(shù)個到百萬級采樣的各類信號，支持的分析對象從天文、地理直接拓展至生理信號、生物聲學(xué)等領(lǐng)域，從而實現(xiàn)感知能力的重大躍遷。

為了高效訓(xùn)練承載這些能力的萬億參數(shù)超大規(guī)模模型，研究團(tuán)隊革新了其內(nèi)部的“路由機制”。傳統(tǒng)方法存在訓(xùn)練低效和算力浪費兩大痛點。新技術(shù)通過 “路由稠密估計” ，讓模型在高效運行的同時能進(jìn)行更充分的學(xué)習(xí)，提升了穩(wěn)定性；進(jìn)而通過 “分組路由”策略，像智能交通系統(tǒng)一樣使海量計算芯片實現(xiàn)負(fù)載均衡，避免了資源閑置。通過算法與系統(tǒng)的協(xié)同創(chuàng)新，同時攻克了超大規(guī)模模型訓(xùn)練在“學(xué)習(xí)效率”和“資源調(diào)度”上的核心瓶頸，為高效、穩(wěn)健地訓(xùn)練下一代萬億參數(shù)模型提供了關(guān)鍵基礎(chǔ)。

通過上述底層架構(gòu)的創(chuàng)新，Intern-S1-Pro不僅在規(guī)模上刷新了科學(xué)多模態(tài)模型的參數(shù)規(guī)模上限，也為SAGE架構(gòu)所提出的“通用能力與專業(yè)能力協(xié)同演進(jìn)”提供了可落地的實現(xiàn)路徑。

02.

科學(xué)能力再進(jìn)化，通用能力協(xié)同演進(jìn)

得益于創(chuàng)新的底層架構(gòu)設(shè)計與萬億參數(shù)超大規(guī)模訓(xùn)練策略，Intern-S1-Pro的科學(xué)能力進(jìn)一步升級。

在國際數(shù)學(xué)奧林匹克IMO-Answer-Bench和國際物理奧林匹克IPhO2025兩大權(quán)威基準(zhǔn)測試中，Intern-S1-Pro均展現(xiàn)出競賽級別的解題能力。

在AI4S關(guān)鍵垂類領(lǐng)域，Intern-S1-Pro成功構(gòu)建了一個跨越化學(xué)、材料、生命、地球、物理五大核心學(xué)科的全譜系能力矩陣，涵蓋100多個專業(yè)子任務(wù)，不僅在Mol-Instruction、Biology-Instruction等單學(xué)科垂類評測中表現(xiàn)優(yōu)異，更在SciReasoner等高難度的綜合學(xué)科評測基準(zhǔn)中，取得了與閉源商業(yè)大模型及垂類SOTA模型相當(dāng)，甚至更優(yōu)的成績，穩(wěn)居AI4S領(lǐng)域的第一梯隊。

在基礎(chǔ)理解維度，Intern-S1-Pro基于高精度多模態(tài)感知能力，能夠精準(zhǔn)解析復(fù)雜的分子結(jié)構(gòu)圖及各類實驗圖表，深入到邏輯推理層面 ，Intern-S1-Pro能夠處理高階科學(xué)問答，如反應(yīng)條件推斷、理化性質(zhì)預(yù)測，精準(zhǔn)捕捉數(shù)據(jù)背后的因果規(guī)律等。隨著理解與推理能力的持續(xù)增強，Intern-S1-Pro的能力邊界不斷向真實科研場景延伸，其應(yīng)用范圍從微觀層面的化學(xué)逆合成、蛋白質(zhì)序列生成，拓展至宏觀尺度的遙感圖像分析等復(fù)雜任務(wù)。通過XLRS-Bench等真實科研場景評測，模型展現(xiàn)出從“解題”邁向“解決問題”的科研生產(chǎn)力價值，為前沿科學(xué)探索提供了堅實支撐。

同時，借助通專融合技術(shù)路線，Intern-S1-Pro在通用能力與專業(yè)科學(xué)能力上實現(xiàn)協(xié)同進(jìn)階：在圖文跨模態(tài)理解、科學(xué)圖表邏輯推理、多場景視覺感知，以及高質(zhì)量自然語言生成和復(fù)雜指令精準(zhǔn)遵循等核心維度，Intern-S1-Pro均穩(wěn)居開源模型陣營第一梯隊，展現(xiàn)出扎實而全面的綜合實力。

通過通專融合的訓(xùn)練策略，Intern-S1-Pro不僅補齊了傳統(tǒng)前沿模型在專業(yè)推理上的短板，還實現(xiàn)了多模態(tài)與文本通用能力的均衡發(fā)展，真正將通用能力與專業(yè)科學(xué)能力的協(xié)同演進(jìn)落到實處，為科研場景下復(fù)雜問題的理解、推理與應(yīng)用提供了可靠支撐。

在智能體能力方面，Intern-S1-Pro實現(xiàn)了從“靜態(tài)任務(wù)規(guī)劃”到“動態(tài)環(huán)境交互”的跨越式進(jìn)階。在以動態(tài)環(huán)境與復(fù)雜交互為核心的Tau-2評測中達(dá)到了國際一流水平，為賦能復(fù)雜科學(xué)智能體打下了堅實基礎(chǔ)。

03.

筑牢“算力-算法”一體化基座

在規(guī)模、性能提升的同時，Intern-S1-Pro構(gòu)建了原創(chuàng)的“算力-算法”一體化基座。模型從架構(gòu)設(shè)計之初，便與昇騰計算生態(tài)確立聯(lián)合研發(fā)路線，實現(xiàn)了從最底層的算子、編譯優(yōu)化到上層的訓(xùn)練、推理框架的深度全棧適配。

研發(fā)團(tuán)隊攻克了大規(guī)模訓(xùn)練中精度對齊、超長序列強化學(xué)習(xí)穩(wěn)定性、硬件性能極致釋放等一系列核心技術(shù)難題，基于XTuner V1訓(xùn)練框架的精細(xì)優(yōu)化與LMDeploy推理引擎的高效部署，結(jié)合先進(jìn)的內(nèi)存管理與并行策略，確保了萬億參數(shù)模型訓(xùn)練的高效與穩(wěn)定。通過創(chuàng)新的全異步強化學(xué)習(xí)框架等技術(shù)的應(yīng)用，大幅提升了訓(xùn)練效率，降低了研發(fā)成本與門檻，此外，Intern-S1-Pro還與沐曦聯(lián)合研發(fā)利用模型加速算子適配，為開放共享、面向未來的AGI4S基礎(chǔ)設(shè)施奠定了堅實基礎(chǔ)。

04.

高質(zhì)量開源賦能創(chuàng)新生態(tài)

自2023年書生大模型首次發(fā)布以來，上海AI實驗室已逐步構(gòu)建起豐富的書生大模型家族，包括科學(xué)多模態(tài)模型Intern-S1、大語言模型書生·浦語InternLM、多模態(tài)模型書生·萬象InternVL、強推理模型書生·思客InternThinker等。同時首創(chuàng)并開源了面向大模型研發(fā)與應(yīng)用的全鏈路開源工具體系，覆蓋數(shù)據(jù)處理、預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、部署、評測與應(yīng)用等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，包含訓(xùn)練框架XTuner、部署推理框架LMDeploy、評測框架OpenCompass、高效文檔解析工具M(jìn)inerU，以及思索式AI搜索應(yīng)用MindSearch等在內(nèi)的核心工具已全面開源，大部分也都同步發(fā)布在wisemodel開源社區(qū)，形成覆蓋數(shù)十萬開發(fā)者參與的活躍開源社區(qū)。

自發(fā)布以來，Intern-S1多次登頂HuggingFace全球多模態(tài)榜單，累計下載超41萬次，并獲得近200家科研機構(gòu)和企業(yè)的合作申請。其卓越的跨模態(tài)科學(xué)理解能力不僅為科研提供了高效工具，也通過開源降低了全球科研團(tuán)隊邁入AGI for Science的門檻。未來，在研究范式創(chuàng)新及模型能力提升的基礎(chǔ)上，上海AI實驗室將推進(jìn)Intern-S1及其全鏈條工具體系持續(xù)開源，支持免費商用，同時提供線上開放服務(wù)，與全球合作伙伴共建更加開放、高效的科學(xué)AI生態(tài)。

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