上海人工智能实验室（上海AI实验室）于今日正式发布科学多模态大模型家族新成员——Intern-S1-mini轻量化版本。这款仅80亿参数的紧凑型模型，延续了7月26日开源的Intern-S1大模型在科学智能领域的技术优势，在保持通用能力与专业科学性能的同时，实现了部署门槛的大幅降低。此前Intern-S1凭借领先的跨学科处理能力，曾连续多日蝉联HuggingFace多模态趋势榜全球冠军，此次推出的mini版本将进一步推动科学AI工具的普及化应用。
【免费下载链接】Intern-S1 
项目地址: https://ai.gitcode.com/InternLM/Intern-S1
核心性能指标：小身材蕴藏大能量
Intern-S1-mini在权威评测体系中展现出惊人的综合实力：
- 通用智能稳居第一梯队：在MMLU-Pro综合知识测试、AIME2025数学竞赛、MMMU多模态理解等基准测试中，性能超越同量级90%以上模型，展现出媲美百亿参数模型的稳定性；
- 科学专业能力突破性领先：化学分子解析任务在ChemBench基准达到89.7%准确率，材料性能预测在MatBench测试集超越行业基准12.3%，SmolInstruct科学指令遵循能力评分位列轻量模型榜首；物理公式推导、气象数据分析、蛋白质结构预测等跨学科任务均保持行业前20%水平；
- 全场景适配能力：支持消费级GPU实时推理，笔记本电脑即可运行基础功能，为科研辅助、教育实训、企业开发提供灵活解决方案。
技术突破：解决轻量模型的能力平衡难题
多模态模型训练长期面临"能力跷跷板"困境——强化某类任务性能往往导致其他能力退化，这种现象在小参数模型中尤为突出。Intern-S1-mini创新性采用"层级化知识蒸馏"技术，通过大模型Intern-S1的知识迁移，在80亿参数规模下实现文本、图像、科学符号（分子式、晶体结构、蛋白质序列）的深度融合。
研究团队构建了独特的"模态桥接注意力机制"，使模型能自动识别输入数据类型（如将化学结构式转化为拓扑张量表示），在统一语义空间中完成跨模态推理。这种架构设计成功解决了科学数据与通用数据的训练冲突，实现文本生成、图文理解、科学计算三大能力的协同增强，创造了轻量模型性能新高度。
普惠科研：低门槛释放AI创新潜力
当前主流多模态模型普遍存在"算力饥渴症"，动辄需要数十GB显存的硬件支持，严重制约了学术界和中小企业的应用创新。Intern-S1-mini通过模型结构优化和量化技术创新，将推理所需显存压缩至8GB以内，普通游戏本即可流畅运行基础科学计算任务。
开源社区已快速完成生态适配，LLaMA-Factory微调框架率先支持该模型，开发者仅需单张RTX 4090（24GB显存）即可在4小时内完成专业领域LoRA微调。这种"人人可用"的技术特性，正在催生三类创新应用场景：高校实验室用其加速催化剂筛选流程，科技企业将其集成到材料设计平台，中学课堂通过可视化分子动力学模拟开展沉浸式教学。
上海AI实验室表示，Intern-S1-mini已开放商业使用授权，并同步上线模型微调工具包和行业解决方案模板。未来将持续迭代科学数据处理能力，计划三个月内推出支持量子化学计算的专业版本，同时构建跨学科模型评测基准。通过全链条开源策略，实验室致力于打造"数据-模型-工具-应用"完整生态，让AI真正成为推动基础科学突破的"数字科研助手"。
随着轻量化科学模型的普及，传统科研流程正迎来范式变革——原本需要数周的材料性能测试，现在通过AI预测可缩短至小时级；复杂的分子动力学模拟，借助实时可视化工具变得直观可交互。Intern-S1-mini的开源，标志着科学智能工具从"实验室样品"正式进入"量产应用"阶段，有望在未来两年催生超过千款垂直领域的AI科研辅助应用。
【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
