深度原理发布首个通用大模型 Hydrogen-1.0 并开放模型权重
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📌 一句话摘要 深度原理发布首个通用大模型 Hydrogen-1.0，7530 亿参数基于 GLM-5.3 全参后训练，专注化学、材料与生命科学领域，展示在 FSR、GPQA Diamond 等科研基准中的卓越表现。 📝 详细摘要 深度原理首次发布面向科研任务的通用大模型 Hydrogen-1.0，总参数约 7530 亿，基于 GLM-5.3 进行全参数后训练。模型通过引入化学、材料科学与生命科学知识，以及实验记录和多轮研究过程数据，学习研究者如何分析结果、决定下一步行动。该模型在 FSR 评测中解题成功率达 38.3%，显著优于基础模型 GLM-5.3 提升 13.9 个百分点；在 GPQA Diamond 中准确率达 93.0%。案例展示了模型在异常排查、反应路线分析、候选搜索和实验操作检查等科研任务中的实际应用能力。模型权重已在魔搭 ModelScope 公开，支持研究者评估与改进。 💡 主要观点 Hydrogen-1.0 实现科研任务专用大模型突破 该模型基于 GLM-5.3 进行全参数后训练，专注化学、材料科学与生命科学领域，整合实验记录和多轮研究过程数据，使模型具备科研判断与决策能力。 在科研基准测试中表现优异 FSR 评测解题成功率 38.3%（GPT-6-Astra 为 33.3%），GPQA Diamond 准确率 93.0%（Kimi-K3 为 93.5%），在科学计算和单步反应预测等任务中均优于对手。 通过案例展示科研任务实际应用能力 模型成功完成聚乙烯异常排查、反应路线分析、金属配合物搜索（HOMO-LUMO 能隙 4.318 eV）及钯催化剂减量实验方案生成，证明其利用反馈调整输出的能力。 模型权重开放促进社区协作 Hydrogen-1.0 权重在 ModelScope 公开，研究者可下载部署、结合自身科研任务验证，并可通过 Mira 平台调用，推动行业评估与改进。 💬 文章金句 深度原理发布了面向科研任务的大模型 Hydrogen-1.0，并开放模型权重 Hydrogen-1.0 在 GLM-5.3 上进行了全参数后训练，训练内容覆盖化学、材料科学和生命科学 Hydrogen-1.0 的解题成功率为 38.3%，GPT-6-Astra 为 33.3% Hydrogen-1.0 在科学计算和单步反应预测中的平均回答得分高于图中所列 GPT-6-Astra 的结果 📊 文章信息 AI 初评： 92 精选文章： 是 来源： 魔搭ModelScope社区 作者： 魔搭ModelScope社区 分类： 人工智能 语言： 中文 阅读时间： 9 分钟 字数： 2250 标签： AI 与智能应用 , 大语言模型 (LLM) , 开源项目 , 模型训练与推理 , 模型评测与基准 阅读完整文章