导语
【免费下载链接】Intern-S1 
项目地址: https://ai.gitcode.com/InternLM/Intern-S1
上海AI实验室发布并开源的"书生"科学多模态大模型Intern-S1，首次实现通用能力与专业科学能力的深度融合，在化学、材料、地球科学等领域超越顶尖闭源模型，为科研工作者提供了一个真正"懂科学"的AI搭档。
行业现状：科研大模型的双重困境
当前AI大模型在科研领域的应用正面临严峻挑战。一方面，现有开源模型普遍缺乏对复杂科学数据的深度理解，难以满足科研场景对精度、专业性和推理能力的严苛要求；另一方面，性能更强的闭源模型存在部署门槛高、可控性弱等问题，导致科研工作者在实际应用中常面临高成本、低透明的现实挑战。
在多模态能力评估中，主流开源模型如InternVL3、Qwen2.5-VL等在处理跨模态科学数据时表现局限，而闭源模型如Grok-4虽性能较强但使用成本高昂。据WAIC 2025大会发布的数据，超过68%的科研团队因成本和技术门槛限制，无法充分利用AI提升研究效率。
产品亮点：全能高手与科学明星的完美融合
跨模态科学解析引擎：从"对话助手"到"科研搭档"
Intern-S1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、地质活动信号等多种复杂科学模态数据。该引擎采用动态Tokenizer和时序信号编码器，实现了材料科学与化学分子式、生物制药领域的蛋白质序列、天文巡天中的光变曲线等多种科学模态的深度融合。
如上图所示，图片以蓝色为背景，通过"全能高手""科学明星""全新范式"三个模块介绍了Intern-S1的核心优势。这一设计直观展示了模型在保持通用能力全面性的同时，如何实现专业科学能力的突破，为科研工作者提供了一个既能处理日常任务又能解决专业难题的全能AI助手。
通专融合新范式：一个模型解决多项专业任务
Intern-S1开创了"多任务的通专融合"新范式，支持大规模多任务强化学习齐头并进。研究团队提出通专融合的科学数据合成方法：一方面利用海量通用科学数据拓展模型的知识面，另一方面训练众多专业模型生成具有高可读性、思维路径清晰的科学数据，并由领域定制的专业验证智能体进行数据质量控制。
这一创新使得Intern-S1在同一模型内实现了语言和多模态性能的高水平均衡发展，在保持能力全面的同时实现专业精通。例如，其对化学分子式的压缩率相比DeepSeek-R1提升70%以上；在一系列基于科学模态的专业任务上消耗的算力更少，同时性能表现更优。
轻量化训练成本：效率提升10倍的技术突破
得益于训练系统与算法层面的协同突破，Intern-S1研发团队成功实现了大型多模态MoE模型在FP8精度下的高效稳定强化学习训练，其强化学习训练成本相比近期公开的MoE模型降低10倍。
在系统层面，采用训推分离的RL方案，通过自研推理引擎进行FP8高效率大规模异步推理；在算法层面，提出Mixture of Rewards混合奖励学习算法，融合多种奖励和反馈信号。这种高效训练机制使得科研机构无需巨额投入即可部署和使用顶尖水平的科学大模型。
从图中可以看出，Intern-S1在通用能力与科学能力上的性能均领先于其他开源和商业模型，尤其在科学能力维度表现突出。这一对比清晰展示了模型在化学、材料、地球科学等专业任务上的优势，为科研工作者提供了选择依据。
行业影响：从单点探索到科学发现Scaling Law
科研效率的革命性提升
基于Intern-S1的"书生"科学发现平台Intern-Discovery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，驱动科学研究从团队单点探索迈向科学发现Scaling Law阶段。
在生物医药领域，上海AI实验室联合临港实验室、上海交通大学、复旦大学、MIT等研究机构协同攻关，共同参与构建了多智能体虚拟疾病学家系统——"元生"(OriGene)，可用于靶标发现与临床转化价值评估，已在肝癌和结直肠癌治疗领域上分别提出新靶点GPR160和ARG2，且经真实临床样本和动物实验验证，形成科学闭环。
开源生态的全面赋能
书生大模型自2023年正式开源以来，已构建起全链路开源工具体系，覆盖数据处理、预训练、微调、部署、评测与应用等关键环节。包括低成本微调框架XTuner、部署推理框架LMDeploy、评测框架OpenCompass等核心工具全面开源，已形成涵盖数十万开发者参与的活跃开源社区。
Intern-S1的开源进一步丰富了这一生态系统，其最低硬件要求相比同类模型更为亲民：在H200 GPU上仅需2-4张即可部署，大大降低了科研机构的使用门槛。
快速开始：科研工作者的实操指南
模型获取与部署
Intern-S1已在多个平台开放下载，研究者可通过以下方式获取：
- ModelScope链接：https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/Intern-S1
- GitHub链接：https://github.com/InternLM/Intern-S1
- HuggingFace链接：https://huggingface.co/internlm/Intern-S1-FP8
部署时可根据硬件条件选择不同版本，其中FP8量化版本可大幅降低显存需求，在H800或H100 GPU上仅需4张即可运行。
基础使用示例
以下是使用Intern-S1进行化学分子结构解析的简单示例：
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM
import torch
model_name = "internlm/Intern-S1"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto", torch_dtype="auto", trust_remote_code=True)
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "url": "molecular_structure.png"},
{"type": "text", "text": "请解析该分子结构并预测其化学反应活性位点。"},
],
}
]
inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device, dtype=torch.bfloat16)
generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=32768)
decoded_output = processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=True)
print(decoded_output)
总结与展望
Intern-S1的发布标志着开源大模型在科学研究领域的应用进入新阶段。通过首创的"跨模态科学解析引擎"和"通专融合"新范式，模型成功打破了通用能力与专业能力不可兼得的困境，为科研工作者提供了一个真正实用的AI科研搭档。
随着Intern-S1及其全链条工具体系的持续开源，我们有理由相信，科学研究的门槛将进一步降低，创新成果的产出效率将大幅提升。对于科研机构和研究者而言，现在正是拥抱这一技术变革的最佳时机——通过访问模型仓库，开始探索AI驱动的全新科研范式。
未来，随着模型能力的不断迭代和应用场景的深入拓展，Intern-S1有望在更多科学领域发挥关键作用，加速从基础研究到临床转化的全链条创新，为解决全球面临的重大科学挑战贡献AI力量。
【免费下载链接】Intern-S1 项目地址: https://ai.gitcode.com/InternLM/Intern-S1
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
