上海AI实验室开源书生Intern-S1科学多模态大模型，性能达国际领先

科研人的“超级大脑”来了！

上海AI实验室作为国内顶尖的AI研究机构，一直致力于推动通用人工智能（AGI）与科学智能的融合。继书生·浦语（语言模型）、书生·万象（多模态模型）后，这次推出的Intern-S1更是集合了家族优势——它基于2350亿参数的MoE语言架构和60亿参数的视觉编码器，经过5万亿token多模态数据预训练（其中超2.5万亿来自科学领域），真正实现了“懂科学、会推理、能协作”。

简单说，以前处理一份蛋白质结构数据可能需要团队几天分析，现在Intern-S1能秒级解读；预测化合物合成路径时，它还会“反思纠错”，比传统工具效率提升10倍以上。更香的是，完全开源！科研党再也不用纠结闭源模型的高门槛了～

适用人群：谁能靠它“开挂”？

• 科研人员：化学、材料、地球科学、生物学等领域研究者，尤其适合处理跨模态数据（如分子式+实验图像、地震波信号+地质模型）。
• AI开发者：可基于开源代码二次开发，定制专业科研工具。
• 高校师生：用于教学演示、论文实验，降低科研入门成本。
• 药企/新材料企业：加速药物靶点发现、材料性能预测等研发流程。

核心功能：7大“黑科技”让科研效率起飞

1. 跨模态科学解析引擎——“一眼看懂”复杂数据

技术原理：融合多模态注意力机制与领域知识图谱，实现化学分子式、蛋白质结构、地震波信号等10+科学模态的深度解析。
亮点：比如输入一张蛋白质3D结构图，它能自动标注活性位点，并关联相关文献中的突变案例，比传统工具快30倍。

2. 动态Tokenizer——专业数据“零门槛”输入

技术原理：针对科学数据特性设计的动态分词器，原生支持SMILES分子式、FASTA蛋白质序列、SEGY地震波格式等专业数据，无需人工转换。
对比：传统模型处理化学分子式需额外编码，Intern-S1压缩率比DeepSeek-R1提升70%，算力消耗降低50%。

3. 时序信号编码器——捕捉动态科学过程

技术原理：基于Transformer-XL的时序建模，能解析引力波、心电图等动态信号，识别隐藏规律（如地震波中的前震信号）。
案例：在地球物理任务中，识别地震事件准确率达92.3%，超越Grok-4的89.7%。

4. 通专融合数据合成——“通用+专业”两不误

技术原理：通用模型生成基础数据，专业模型优化细节，再经领域验证智能体质控，形成“数据-模型-反馈”闭环。
效果：一个模型同时搞定化学合成预测（专业）和文献综述撰写（通用），避免“换任务就掉链子”。

5. FP8强化学习训练——成本直降10倍

技术原理：训推分离RL方案+分块式FP8训练，实现大型MoE模型高效训练，强化学习成本仅为同类模型的1/10。
数据：训练算力消耗仅为Grok-4的1%，却在ChemBench（化学）、MatBench（材料）任务上性能反超。

6. 多智能体协作平台——“AI团队”协同科研

技术原理：集成200+跨学科智能体（如化学合成智能体、蛋白质折叠智能体），支持低代码调用，像搭积木一样组合工具。
场景：在“元生”系统中，联合MIT等机构发现肝癌新靶点GPR160，已通过临床样本验证。

7. 科学发现平台Intern-Discovery——一站式科研支撑

技术原理：整合PB级科研数据（50家机构200+数据集）、实验设备接口，提供从假设到验证的全流程工具。
用法：输入研究假设（如“预测新型超导材料”），平台自动调取材料数据库、运行模拟实验、生成报告，全程无需切换工具。

工具使用技巧：3个“隐藏玩法”

1. API调用极简示例（Python）：

   from modelscope import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM  
   processor = AutoProcessor.from_pretrained("Shanghai_AI_Laboratory/Intern-S1", trust_remote_code=True)  
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Shanghai_AI_Laboratory/Intern-S1", device_map="auto")  
   messages = [{"role": "user", "content": "解析这个分子式的合成路径：C1=CC=CC=C1"}]  
   inputs = processor.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to(model.device)  
   outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=1024)  
   print(processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))  

2. 参数调优：处理长文本（如论文全文）时，设置max_context=8192；科学计算任务启用precision="fp8"节省显存。
3. 结合Intern-Discovery：在平台“数据广场”上传实验数据，模型会自动关联相似研究，推荐潜在合作机构。

使用场景：这些案例已经“落地开花”

• 药物研发：帮助“元生”系统发现结直肠癌靶点ARG2，动物实验验证有效率达87%。
• 新材料：预测某超导材料临界温度误差＜2K，比传统模拟方法快100倍。
• 地震预警：实时分析地震波形，提前15秒识别强震信号，已在云南地震台网试用。

访问地址：一键直达“科研加速器”

• 在线体验：https://chat.intern-ai.org.cn/（无需注册，直接上传数据体验）
• GitHub：https://github.com/InternLM/Intern-S1（含教程和示例代码）
• HuggingFace：https://huggingface.co/internlm/Intern-S1-FP8（模型权重下载）
• ModelScope：https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/Intern-S1（中文社区，有问必答）

性能有多强？看这张表就懂了

写在最后：开源的力量，让科学不再“孤军奋战”

Intern-S1的开源不仅是技术突破，更搭建了一个“科研共同体”——现在，你可以用它解析实验数据，隔壁实验室用它验证假设，高校用它培养下一代研究者……正如上海AI实验室主任周伯文所说：“AGI的终极目标是让科学发现成为‘群体运动’。”

如果你是科研人，别犹豫，快去试试这个“免费超级助手”；如果你是AI爱好者，不妨基于它开发专属工具～ 开源的世界，创造力才是唯一的门槛！