在2025世界人工智能大会（WAIC 2025）的喧嚣展台中，一款集"全能通用能力"与"顶尖科学素养"于一身的大模型正悄然改写行业格局。它既能精准解析蛋白质分子构象，又能破译地质活动波形数据，更能推演复杂化学反应路径——7月26日，上海人工智能实验室正式发布并开源的"书生"科学多模态大模型Intern-S1，以"开源领域多模态性能全球第一、文本能力比肩国际一流、科学全模态突破闭源壁垒"的三重优势，重新定义了科研智能化的技术边界。作为融合科学专业能力的基础模型，该成果不仅实现语言与多模态性能的均衡发展，更开创"通专融合"新范式，在化学、材料等专业领域评测中超越Grok-4等顶尖闭源模型，成为当前开源生态中综合性能最优的科学智能基座。
【免费下载链接】Intern-S1-FP8 
项目地址: https://ai.gitcode.com/InternLM/Intern-S1-FP8
如上图所示，卡通化的Intern-S1形象象征着传统智慧与现代科技的融合。这一视觉设计直观展现了模型"全能通用+专业深耕"的双重特性，为科研工作者提供了兼具亲和力与科技感的智能伙伴新形象。
破局科研智能化困境：从对话助手到科学协作者的进化
当前AI大模型在通用场景的突破与科研领域的智能化瓶颈形成鲜明对比。主流模型虽在自然语言处理、图像识别等方面表现卓越，但面对分子动力学模拟、材料性能预测等专业任务时，普遍存在数据理解深度不足、推理逻辑性薄弱等问题。闭源模型则受限于部署成本高、定制化困难等问题，难以满足科研场景的开放协作需求。在此背景下，Intern-S1通过首创"跨模态科学解析引擎"，实现从简单信息交互到深度科研协作的范式跃迁——其不仅能精准解读化学分子式、蛋白质结构等复杂科学数据，更具备化合物合成路径预测、地质活动波事件识别等前沿科研能力。
在多学科联合攻关中，该模型已展现出实际价值。上海AI实验室联合临港实验室、复旦大学等机构构建的"元生"(OriGene)虚拟疾病学家系统，基于Intern-S1的跨模态生物信息整合能力，成功发现肝癌治疗新靶点GPR160和结直肠癌相关靶点ARG2，相关发现均通过临床样本与动物实验验证，形成完整科学闭环。这标志着AI大模型已从辅助工具进化为真正参与科学发现的核心协作者。
架构创新驱动能力跃升：动态解析与高效训练的双重突破
针对科学数据异构性强、专业语义复杂的特性，Intern-S1构建了全新技术体系。在模态处理层面，新增的动态Tokenizer与时序信号编码器，实现了材料化学分子式、生物蛋白质序列、天体物理光变曲线等12种科学模态数据的深度融合。相比传统架构，其化学分子式压缩率较DeepSeek-R1提升70%以上，在引力波信号分析等任务中实现算力消耗降低50%的同时保持性能领先。
训练范式的革新同样关键。研究团队提出的"通专融合"数据合成方法，通过通用科学数据拓展知识面，专业模型生成高质量标注数据，并经领域验证智能体质控，形成持续优化的闭环机制。配合训推分离的FP8精度强化学习方案，该模型将多任务训练成本降低10倍，为大模型高效研发提供了新路径。这种"广度+深度+效率"的三维突破，使Intern-S1在保持开源特性的同时，实现专业能力对闭源模型的超越。
开源生态赋能科研创新：从技术突破到范式重构
作为书生大模型家族的最新成果，Intern-S1延续了开源开放的发展理念，现已通过Gitcode、ModelScope等平台向全球科研社区开放。其全链路工具体系涵盖数据处理、模型微调、部署推理等关键环节，配合低成本微调框架XTuner、高效部署工具LMDeploy，大幅降低科研机构的应用门槛。国际开发者社区反馈显示，该模型已引发广泛关注，有评论指出"中国团队正以持续的开源突破重新定义科学智能的技术边界"。
在实际应用测试中，Intern-S1展现出惊人的专业精度。面对顺式-2,5-二甲基哌嗪与对碘溴苯的化学反应识别任务，模型准确输出C₆H₁₄N₂与C₆H₄BrI的化学式，而Grok-4则出现明显的分子式判断错误。更值得关注的是其跨领域理解能力——在艺术赏析场景中，模型能结合光学原理、材料特性等科学知识，对画作进行理性分析，展现出"科学思维+人文感知"的独特优势。
迈向科学发现新范式：从单点突破到系统赋能
Intern-S1的发布不仅是技术层面的突破，更预示着科研范式的深刻变革。随着模型能力的持续迭代和开源生态的不断完善，科研工作正加速从个体经验驱动转向数据智能驱动。上海AI实验室表示，未来将持续推进模型及工具链的开源进程，支持免费商用并提供开放服务。这一举措有望打破科研资源壁垒，使中小实验室也能享受顶尖AI能力支持，加速基础科学领域的创新突破。
在人工智能与科学研究深度融合的浪潮中，Intern-S1正以"全能通用+专业深耕"的独特定位，为全球科研社区提供强大的智能基座。随着更多研究者的参与和优化，这一开源模型或将成为催化下一代科学发现的关键基础设施，推动人类认知边界的加速拓展。
【免费下载链接】Intern-S1-FP8 项目地址: https://ai.gitcode.com/InternLM/Intern-S1-FP8
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
