Intern-S1-Pro

工具名称

Intern-S1-Pro

项目地址

• 官方体验入口：https://chat.intern-ai.org.cn/

• 代码仓库：https://github.com/InternLM/Intern-S1

• 模型库：https://huggingface.co/internlm/Intern-S1-Pro

工具类型

开源科学多模态大规模推理模型（Trillion-scale MoE Multimodal Scientific Foundation Model）

发布组织

上海人工智能实验室（Shanghai AI Laboratory）与 InternLM 社区合作发布

首次发布时间

2026 年 2 月首次正式开源发布

许可协议

Apache-2.0 开源许可

结构化属性表

核心能力与技术架构

万亿参数 MoE 架构

Intern-S1-Pro 为稀疏混合专家（MoE）模型，具备约 1 万亿参数，并在推理时每个 token 激活约 22B 参数。此架构通过路由机制提高大型模型的训练稳定性与推理效率。

通专融合（SAGE）设计

模型采用创新的 “通专融合” SAGE 技术，将通用认知与科研专业化能力协同训练，使模型在科学领域拥有深层专业知识与通用推理能力。

傅里叶位置编码与时序建模

Intern-S1-Pro 引入傅里叶位置编码（FoPE）并提升时序建模能力，使其能够理解和处理长序列、异构时序信号等复杂数据类型。

跨模态输入支持

模型支持 文本、图像 与异构 时序数据 输入，适用于解析科学图像、实验图表、遥感图像以及物理/生理时序数据。

工具调用与推理集成

Intern-S1-Pro 可集成主流推理框架（如 vLLM、SGLang）和外部工具调用扩展，使其可嵌入更复杂的任务管线中。

输入规范

文本输入

自然语言提示、科研任务描述与复杂指令，用于解释科学语义、定义问题背景或提出推理目标。

视觉输入

科学图像、实验图表、遥感图像、显微图像等视觉模态数据，支持复杂内容的多模态理解。

时序数据输入

从物理信号、生态监测数据、生理序列到天文观测等异构时序信息。

输出内容类型

多模态推理结果

整合文本、图像与时序信号的推理结论与解释性输出。

结构化科学分析

实验设计建议、参数优化建议、材料属性分析、分子机制解释、序列预测等。（推断为常见科研输出格式）

科研流程结果

任务规划策略、数据分析步骤与工作流建议（结合工具调用输出）。

性能指标与评估

AI4Science 任务表现

Intern-S1-Pro 在 AI4Science 跨学科科学推理与基准评估任务中表现领先，部分综合能力达到奥林匹克竞赛级复杂逻辑推理水平。

通用与专业综合能力

模型在广泛通用理解任务与科学专业任务中均展示较强表现，被认为在开源社区中科学推理能力领先。

核心技术模块详解

1. MoE 专家路由单元

混合专家架构将参数分布至多个专家层，并使用 STE 路由实现稀疏激活，提高训练与推理效率。

2. FoPE 与长序列编码

傅里叶位置编码增强模型在高频信息与长序列表示上的理解，使其适合处理复杂科学时序数据。

3. 通专融合层

基于 SAGE 技术的融合层在底层保持通用语义表示同时引入专业领域细粒度知识，从而在复杂科学任务中保持跨学科表现。

系统要求与部署

软件要求

• 支持 Python 环境

• 支持推理框架（如 vLLM、SGLang、LMDeploy）

硬件要求

• 高性能 GPU 环境或云端推理平台（建议 GPU）

部署方式

• 可本地部署模型权重与推理环境

• 或通过模型库与示例 API 远程接入（如 Hugging Face）

应用场景

基础科学研究

用于数学、物理、化学等学科的复杂推理与问题分析，支持科研难题的探索与验证。

材料科学与药物设计

解析分子结构、规划合成路径、预测材料属性与性能。

生命科学与生物信息

蛋白质序列理解、生命机制推理与大规模时序数据分析。

地球与环境科学

遥感图像分析、气候监测数据处理、地质过程模拟。

科研智能体与流程自动化

集成工具调用与任务环境交互，实现从文献检索、实验设计到结果分析的闭环科研自动化。

科研教育与辅导

辅助科研学习、科研方法指导与跨学科能力训练。

使用流程

步骤 1：环境准备

1. 安装推理环境与依赖库。

2. 确保 GPU 或云端资源可用。

步骤 2：获取模型权重与接口

1. 从 Hugging Face 下载 Intern-S1-Pro 权重。

2. 参考官方部署示例完成环境配置。

步骤 3：任务输入格式设计

1. 准备文本、图像或时序输入数据。

2. 设计任务提示与约束。 （推断为结构化提示策略）

步骤 4：执行推理

1. 使用集成推理框架加载模型并运行任务。

2. 分析模型输出并迭代提示。

常见问题（FAQ）

Q1: Intern-S1-Pro 是什么？
A1: Intern-S1-Pro 是一个万亿参数级科学多模态推理基础模型，基于 MoE 架构在 AI4Science 多领域任务中表现领先。

Q2: 它适合什么任务？
A2: 适合科学推理、跨模态理解、科研流程自动化与复杂数据分析等任务。

Q3: 是否开源？
A3: 是，采用 Apache-2.0 许可并在 GitHub、Hugging Face 等平台发布。

Q4: 如何部署？
A4: 可在本地或云端 GPU 环境部署，并支持 vLLM、SGLang 等推理框架。

Q5: 模型输入支持哪些类型数据？
A5: 支持文本、图像与异构时序数据输入。

Q6: 是否适合生成非科学内容？
A6: 通常认为 Intern-S1-Pro 主要优化科学推理与科研任务，其通用生成能力也可用于一般文本与视觉推理。