上海发布全球首个万亿参数科学大模型，推动AI科学革命

科学智能领域迎来了一次里程碑式的“上海时刻”。2月4日晚，上海人工智能实验室宣布，开源全球首个基于“通专融合”架构的万亿参数科学多模态大模型——Intern(书生)-S1-Pro。这一模型不仅是全球开源社区中参数规模最大的科学模型，其性能也稳居全球第一梯队，标志着科学智能从“工具革命”的1.0时代跨入由“革命性工具”驱动科学发现的2.0时代。

在人工智能领域，模型的参数规模往往决定了其“脑容量”。此次发布的书生科学模型，参数量达到惊人的1万亿(1T)，刷新了行业纪录。然而，这一巨大的参数规模并未使模型变得笨重。

创新架构与突破性技术

书生万亿科学大模型采用了创新的混合专家架构(MoE)。形象地说，其内部相当于有512位各领域“顶尖专家”坐镇，系统会精准调用最合适的8位“专家”参与分析决策。这种“按需点将”机制，使模型只需激活约2%的参数(220亿)，即可从容应对复杂数理逻辑推理。

更精妙的是，书生模型通过底层创新，实现了“物理直觉”的跨越。相较于语言处理，AI模型在解决科学问题时面临许多新挑战。为此，上海人工智能实验室引入“傅里叶位置编码(FoPE)”并重构“时序编码器”，赋予模型“双重听觉”与“双重视觉”，既能感知微观细节，也能宏观把握全局。

跨学科能力与应用前景

书生万亿科学大模型在实战中初步显现出过人实力。在国际数学奥林匹克(IMO-Answer-Bench)和国际物理奥林匹克(IPhO2025)等权威基准测试中，展现了竞赛级别的解题能力。在科学智能的其他关键垂直领域，表现同样出色。

“书生万亿科学大模型成功构建了一个横跨化学、材料、生命、地球、物理等五大核心学科的全谱系能力矩阵，涵盖100多个专业子任务。”

未来，随着理解与推理能力的增强，该模型的“能力边界”将进一步向真实科研场景延伸。其应用范围将从化学逆合成、蛋白质序列生成，拓展到遥感图像分析等复杂任务。

国产生态的深度融入

大模型的应用成效受制于算力、算法、数据等多维度因素。书生万亿大模型不仅在算法层面取得突破，更在算力层面实现了国产自主技术的全链路集成。

上海人工智能实验室通过“路由稠密估计”“分组路由”等策略，像智能交通系统一样对计算芯片负载进行均衡，攻克了超大规模模型训练的核心瓶颈。值得一提的是，在模型架构设计之初，实验室与昇腾计算生态确立了联合研发路线，实现了从算子优化到训练框架的深度适配。

“目前，书生系列大模型及全链路开发工具的开源体系，已吸引全球数十万开发者参与。”

下一步，上海人工智能实验室将持续推动全链条开源与免费商用，进一步降低全球科研门槛，与全球学术界和产业界一道，打造一个更开放、高效且面向未来的科学人工智能生态。