Intern-S1-Pro：上海AI实验室开源的万亿参数科学多模态大模型

Intern-S1-Pro是上海AI实验室开源的万亿参数科学多模态大模型，采用MoE混合专家架构（总参数1T，单次激活22B），基于「通专融合」SAGE技术打造。模型通过傅里叶位置编码与重构时序编码器赋予独特「物理直觉」，可统一理解从微观生命信号到宏观宇宙波动的全尺度科学数据，在奥赛级数理推理、化学、材料、生命、地球、物理五大核心学科及真实科研场景中表现卓越。作为全球开源社区参数规模最大的科学多模态模型，其推动AI4S从「工具革命」迈向「科学发现」全新范式。

Intern-S1-Pro的主要功能：

1、奥赛级科学推理：

具备数学、物理国际奥林匹克竞赛金牌级别逻辑推理能力，攻克高难度数理问题。

2、复杂多模态解析：

精准理解分子结构图、实验图表、遥感图像等专业科学视觉内容，打通图文壁垒。

3、全尺度时序信号分析：

统一处理数个至百万级采样的异构时序数据，覆盖天文、地理、生理信号、生物声学等领域。

4、五大学科跨域能力：

构建化学、材料、生命、地球、物理全谱系能力矩阵，支持化学逆合成、蛋白质序列生成等100+专业子任务。

5、科研级智能体：

实现从静态规划到动态交互的跨越，具备国际一流的自主规划与执行能力，适配复杂科研流程。

6、顶尖通用能力：

在图文跨模态理解、高质量文本生成、复杂指令遵循、工具调用等方面，稳居开源模型第一梯队。

Intern-S1-Pro的技术原理：

1、SAGE通专融合架构：

采用「共享基础表征层+分化专家层」设计，训练过程中相互增强，兼顾广泛通用认知能力与深度专业化科学推理能力，实现「可深度专业化的通用模型」。

2、1T MoE高效算力调度：

512个专家总参数规模，单次前向传播仅激活8个专家（22B激活）。通过路由稠密估计机制解决传统MoE专家崩溃问题，结合分组路由策略实现海量芯片负载均衡，高效调度算力资源。

3、物理感知层创新：

引入傅里叶位置编码（FoPE），让模型捕捉文本token相对距离、把握科学信号频率规律，形成「物理直觉」；重构自适应时序编码器，可根据数据密度自动调整，首次实现对六个数量级采样规模异构时序信号的统一建模。

4、国产算力全栈适配：

与昇腾计算生态联合研发，实现从底层算子优化、编译器适配，到上层XTuner V1训练框架、LMDeploy推理引擎的全栈深度适配，攻克精度对齐、超长序列强化学习稳定性等难题，构建自主可控的「算力-算法」一体化基座。

Intern-S1-Pro的应用场景：

1、基础科学研究：

辅助数学物理理论研究、化学材料设计与合成路径规划、蛋白质结构预测及药物研发，加速基础科研突破。

2、地球与环境科学：

应用于遥感图像分析、气候监测、地质勘探、灾害风险预测，助力全球环境治理与资源勘探。

3、工程技术开发：

解读工程图纸、分析实验数据、生成技术文档，联动外部软件实现研发流程自动化，提升工程效率。

4、科研智能体协作：

构建自主科研智能体，执行文献检索、实验设计、结果分析、迭代优化全流程，形成闭环科研体系。

5、科学教育与普及：

提供个性化学术辅导、解题指导、研究方法训练，降低科学学习门槛，助力科研人才培养。

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标签： MoE架构, 上海AI实验室, 多模态AI模型

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