国产开源新高地:万亿参数Intern-S1-Pro发布,数理推理对标奥赛金牌

匿名作者
2026-02-05 10:4312

导语 上海人工智能实验室开源全球最大科学多模态模型,基于MoE架构实现万亿参数与极致算力效率平衡,在AI4S领域确立国际领先地位,并全面开放SAGE架构技术链路。

科学计算领域的参数里程碑

全球开源 AI 社区近日迎来了一次重量级的技术刷新。上海人工智能实验室正式发布并开源了 Intern-S1-Pro,这是一款参数量达到万亿级别(1T)的科学多模态大模型。

该模型的发布不仅打破了开源社区的参数规模纪录,更标志着国产 AI 在 AI for Science (AI4S) 这一前沿赛道上取得了战略性突破。在综合学科评测中,Intern-S1-Pro 展现出了令人惊叹的专业能力,其复杂数理逻辑推理水平已达到奥林匹克竞赛金牌标准。在真实的科研场景下,它能够作为高水平的智能体辅助科学家进行实验设计与数据分析,其实力已稳居全球开源模型的第一梯队。

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图源备注:图片由AI生成

混合专家架构与物理直觉

在庞大的参数规模之下,Intern-S1-Pro 的技术内核同样精妙。研发团队采用了先进的 混合专家架构(MoE),虽然总参数量高达1万亿,但通过高效的动态路由机制,模型在处理每一次具体任务时,仅需激活 220亿(22B) 参数。这种设计极大地降低了推理成本,实现了超大规模模型在算力效率上的最优解。

为了让 AI 真正理解科学规律,团队还引入了创新的“通专融合”技术架构 SAGE。通过引入傅里叶位置编码并重构时序编码器,模型仿佛拥有了“物理直觉”,能够统一理解从微观粒子信号到宏观物理现象的复杂规律。这一技术突破攻克了超大 MoE 模型训练中常见的稳定性难题,证明了国产团队在底层算法架构上的原创能力。

全链路自主可控的生态底座

Intern-S1-Pro 的意义远超模型本身,它是一次从原创架构到国产算力基座的完整技术验证。目前,该模型已在 GitHub 和 HuggingFace 等主流平台全面开源,并提供在线体验服务。

这一举措为全球科研机构和开发者提供了一个开放、共享的高性能基础设施。通过降低顶级科学模型的获取门槛,上海人工智能实验室正在加速构建一个基于国产技术的科研 AI 生态,为未来的科学发现提供源源不断的智能动力。

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图源备注:图片由AI生成

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