Intern-S1：上海人工智能实验室开源的多模态科学大模型

一、Intern-S1是什么

Intern-S1是上海人工智能实验室（Shanghai AI Laboratory）发布的一款先进的开源多模态科学大模型，属于"书生"大模型家族的最新成员。作为首个融合专业科学能力的开源通用模型，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，兼具"全能高手"的通用任务能力和"科学明星"的专业领域表现。

该模型基于235B MoE（混合专家）语言模型（基于Qwen3架构）和6B视觉编码器（InternViT），并在包含超过2.5万亿科学领域标记的5万亿标记多模态数据集上进行了持续预训练。这种独特的设计使Intern-S1不仅保持了强大的通用能力，还在解释化学结构、理解蛋白质序列和规划化合物合成路线等专业科学任务上展现出卓越性能。

Intern-S1的发布标志着人工智能技术在科学研究领域的一次重大突破，它将AI从"对话助手"进化为真正的"科研搭档"，为全球科研工作者提供了一个高效、透明的工具选择。与当前主流开源模型相比，Intern-S1在多模态综合能力上全面领先InternVL3-78B、Qwen2.5-VL-72B等模型；在科学专业任务上，甚至超越了Grok-4等顶尖闭源商业模型。

二、功能特色

1. 跨模态科学解析引擎

Intern-S1首创了"跨模态科学解析引擎"，这一创新功能使其能够精准解读多种复杂科学模态数据，包括但不限于：

• 化学分子式与材料科学结构

• 生物制药领域的蛋白质序列

• 天文巡天中的光变曲线

• 天体碰撞产生的引力波信号

• 地震台网记录的地震波形

这一引擎的独特之处在于其动态Tokenizer和时序信号编码器，能够原生理解分子公式、蛋白质序列和地震信号等专业科学数据格式。例如，其对化学分子式的压缩率相比DeepSeek-R1提升70%以上，在科学模态任务上消耗的算力更少同时性能更优。

2. 多学科专业能力

Intern-S1在多个科学学科的专业任务上展现出顶尖水平，具体表现包括：

• 化学领域：预测化合物合成路径，判断化学反应可行性

• 材料科学：分析材料结构与性能关系

• 地球科学：识别地震波事件，解读地质数据

• 生物医学：理解蛋白质结构，辅助药物研发

在专业评测集上，Intern-S1在化学基准(ChemBench)得分83.4，材料基准(MatBench)得分75.0，蛋白质基准(ProteinLMBench)得分63.1，均超越同类开源模型并媲美商业模型。

3. 通专融合的模型架构

Intern-S1采用了创新的"通专融合"技术路线，通过三层架构实现专业深度与泛化广度的平衡：

1. 基础模型层：提供通用认知与推理能力

2. 融合层：整合多模态科学数据与专业知识

3. 评估奖励层：通过闭环反馈持续优化模型表现

这种设计使Intern-S1既能处理日常对话、文本理解等通用任务，又能深入解决高度专业化的科研问题，真正实现了"一个模型解决多项专业任务"的科学智能突破。

4. 高效的多模态理解

在多模态综合能力方面，Intern-S1表现出色：

• 在MMLU-Pro通用基准测试中得分83.5

• 在MMMU多模态理解测试中得分77.7

• 在MathVista数学视觉推理中得分81.5

• 在AIME2025综合学科评估中得分86.0

这些成绩表明Intern-S1具备跨文本、图像的全面理解力，能够应对复杂输入组合的挑战，展现出强大的场景适应性和任务鲁棒性。

三、技术细节

1. 模型架构

Intern-S1的核心架构融合了多种技术创新：

• 235B MoE语言模型：基于Qwen3架构，采用混合专家(Mixture of Experts)设计，实现高效的大规模模型训练与推理

• 6B视觉编码器：采用InternViT架构，专门优化用于科学视觉数据的处理

• 动态Tokenizer：支持对科学专业数据的原生理解，包括分子式、蛋白质序列等

• 时序信号编码器：专门处理地震波、引力波等时序科学数据

这种架构设计使Intern-S1能够深度融合多种科学模态数据，克服了传统通用大模型在处理科学数据时面临的数据异构性壁垒和专业语义理解瓶颈。

2. 训练数据与策略

Intern-S1的训练采用了创新的数据策略和训练方法：

• 5万亿标记预训练数据：其中超过50%（2.5万亿）为科学领域专业数据

• 通专融合数据合成：

• 利用海量通用科学数据拓展模型知识面

• 训练专业模型生成高可读性、思维路径清晰的科学数据

• 由领域定制的专业验证智能体进行数据质量控制

• FP8混合精度训练：大幅降低训练成本，相比同类MoE模型降低10倍

• Mixture of Rewards混合奖励学习：融合多种奖励信号进行强化学习

3. 性能优化

Intern-S1在系统层面实现了多项优化：

• 训推分离的RL方案：通过自研推理引擎实现FP8高效率大规模异步推理

• 数据并行均衡策略：缓解长思维链解码时的长尾现象

• 分块式FP8训练：显著提升训练效率

• 大规模多任务交互环境：基于Intern·BootCamp构建，支持复杂任务训练

这些优化使Intern-S1在保持高性能的同时，大幅降低了训练和推理成本，使其更易于在实际科研场景中部署应用。

四、应用场景

1. 科学研究辅助

Intern-S1可作为强大的科研助手，在多个学科领域发挥作用：

• 化学研究：解释化学结构，预测反应路径，设计合成方案

• 材料科学：分析材料性能，预测新材料特性

• 生物医学：理解蛋白质序列，辅助药物设计

• 地球科学：解读地震数据，分析地质现象

例如，上海AI实验室已联合多家研究机构基于Intern-S1构建了"元生"(OriGene)多智能体虚拟疾病学家系统，在肝癌和结直肠癌治疗领域发现新靶点并经实验验证。

2. 教育与科普

Intern-S1的多模态交互能力使其成为理想的科普教育工具：

• 可视化解释复杂科学概念

• 互动式解答科学问题

• 生成易于理解的科学内容

• 辅助科学实验设计与分析

3. 工业应用

在工业领域，Intern-S1可应用于：

• 制药行业：加速药物发现与开发流程

• 材料开发：辅助新材料设计与测试

• 能源领域：优化能源材料与系统设计

• 环境监测：分析与解读环境科学数据

4. 专业咨询服务

Intern-S1可提供专业级的科学咨询服务：

• 化学合成路线咨询

• 材料性能分析与建议

• 生物技术问题解答

• 地球科学数据分析

五、相关链接

• ModelScope: https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/Intern-S1

• HuggingFace: https://huggingface.co/internlm/Intern-S1-FP8

• GitHub: https://github.com/InternLM/Intern-S1

六、总结

Intern-S1作为上海AI实验室"书生"大模型家族的最新成员，代表了当前开源多模态科学模型的最高水平。它通过创新的235B MoE语言模型与6B视觉编码器架构，结合5万亿标记（其中2.5万亿为科学数据）的大规模预训练，实现了通用能力与科学专业能力的完美平衡。其首创的跨模态科学解析引擎和通专融合技术路线，使其在化学、材料、生物、地球科学等多个学科的专业任务上超越了包括Grok-4在内的顶尖闭源模型，同时在多模态综合能力上全面领先主流开源模型。Intern-S1不仅提供了强大的模型能力，还配套开源了完整的工具链和平台支持，包括Intern-Discovery科学发现平台，为全球科研工作者提供了一个高效、透明、可控的AI科研助手，必将对科学研究范式产生深远影响。