超越马斯克！中国开源AI模型在科学领域碾压Grok-4。

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那个能看懂分子式、预测化学反应的科学大脑，免费开源了。

实验室里的研究员，化学专业的博士，搞材料研发的工程师……
如果你正为某种分子结构发愁，为一个实验路径纠结，为一段地震波数据感到困惑。
现在，有个“超级大脑”可以实时给你答案了。
而且，免费，开源。

这并非科幻。上海人工智能实验室刚刚甩出的两个“王炸”模型，正在将我们带入一个全新的时代——AI不仅能聊天画画，更能真正深入科学腹地，解决专业难题。

这一切，始于半年前的一场“亮剑”。

2025年7月，在世界人工智能大会（WAIC）上，上海AI实验室发布了首个重磅开源模型 Intern-S1。它一出场，就瞄准了一个硬核定位：“科学多模态模型”。

什么意思？
它不再满足于识别猫狗图片或生成风景画。它能看懂化学分子式，解析蛋白质三维结构，甚至理解地震波信号这种抽象时序数据。

它的核心，是一个叫 “跨模态科学解析引擎” 的东西。你可以把它想象成一个精通数理化的“科学导航”。
你丢给它一个复杂的化合物分子式，它不仅能“看懂”结构，还能预测出可能的合成路径，甚至判断这个化学反应在现实中是否可行。

这在过去，是需要人类专家耗费大量时间试错的工作。
更惊人的是，在化学、材料、地球科学等专业测试基准上，这款开源的Intern-S1，综合表现甚至超越了马斯克公司xAI的闭源模型Grok-4。

开源模型，在硬核科学领域，第一次做到了局部领先。

但这只是个开始。真正的“完全体”，在2026年2月4日正式降临。

实验室开源了它的终极升级版—— “书生Intern-S1-Pro”。
如果非要用一个字形容它，那就是“大”。

1万亿（1T）参数，让它成为全球开源社区参数规模最大的科学多模态模型，没有之一。

巨大，不只是为了炫技。大模型，才有大智慧。

它在最考验逻辑推理的高难度综合学科评测中，其数理逻辑能力已经达到了奥林匹克竞赛金牌选手的水平。在模拟真实科研流程的智能体任务中，它也稳稳站在开源模型的第一梯队。

这意味着，它不仅能解一道复杂的数学题，更能像一个真正的科研助手那样，理解整个研究脉络，并给出可行的下一步建议。

技术上的突破是它强大的底气。
它采用了一种名为 SAGE 的“通专融合”架构，并基于混合专家（MoE）系统。简单说，模型里住着512位各领域的“专家”，每次遇到问题，只激活最相关的8位（约220亿参数）来工作。既保证了能力全面，又极大地提升了计算效率。

更关键的是，这套庞大的系统，已经在国产算力基座上跑通了从训练到推理的完整链路。这不仅是技术实力的证明，更是未来发展的安全与效率保障。

那么，这个“超级大脑”能做什么？

对于生物医药研究者，它背后的“元生”多智能体系统，已经用于像肝癌靶标GPR160、结直肠癌靶标ARG2这样的新药发现前期工作中。
对于化学家，它可能帮你快速筛选出最优的合成配方。
对于地质学家，它可以从繁杂的地震波数据中，更快地识别出异常事件。

最重要的是，这一切能力，没有门槛。

两款模型，包括最强的Intern-S1-Pro，都已全部开源。
代码和模型权重就在GitHub和Hugging Face上，官方还提供了在线Demo可以直接体验。并且，支持免费商用。

这不是一次简单的技术迭代。
从Intern-S1到Intern-S1-Pro，它标志着AI for Science（AI4S）从1.0的辅助工具阶段，正式迈入2.0的“核心生产力”阶段。
科学研究的范式，可能就此改变。

过去，我们总在讨论AI如何改变娱乐、办公、生活。
而现在，一个更深刻、更基础的浪潮正在掀起：用AI重做一遍最硬核、最底层的科学研究。

当最前沿的AI技术以最开放的方式，交付到每一位科学家和工程师手中时，创新的火花，才真正开始迸发。

毕竟，所有领域都值得用AI重做一遍。本文作者承接各种AI智能体和AI全域营销自动化软件、工作流开发，了解加微信：qimugood（读者也可此微信一起交流）。