Intern（书生）是上海人工智能实验室推出的开源科学多模态大模型体系，以“通专融合”为核心架构，覆盖化学、材料、生命、地球、物理等五大核心学科，具备万亿参数级的科学推理与跨模态数据处理能力，为科研工作者提供从模型训练到应用落地的全链条开源支持，是当前综合性能领先的开源科学AI助手。
书生大模型以全球领先的科学多模态能力重构科研生产力，通专融合架构实现专业深度与通用性能的平衡，万亿参数级模型适配国内算力环境，开源工具链体系降低科研AI应用门槛，成为助力数物化生等领域突破的革命性工具，尤其适合科研人员与AI开发者。
网站截图
书生大模型已在多学科场景展现显著价值，核心应用场景如下：
精准解析复杂化学分子式、蛋白质三维结构，辅助药物研发与材料设计。
自动识别并分析实验数据图表，提取趋势与结论，减少人工处理成本。
在国际数学、物理奥赛基准测试中，表现与顶尖闭源模型相当，支持复杂科学推理。
整合多学科数据，实现从理论到实验的全流程辅助，助力科研项目高效推进。
支持化学分子式、蛋白质结构、时序信号等多种科学数据的识别与处理。
覆盖五大核心学科，可处理100多个专业子任务，实现跨领域知识联动。
提供从预训练、微调到部署的完整开源工具，适配国产AI加速卡与操作系统。
支持8K以上的语境窗口，可处理复杂科研文本与多轮交互任务。
引入FP8/FP4量化技术，降低推理成本，支持多机分布式部署。
内置OpenCompass评测框架，覆盖从算力到智能的全链路评估。
访问上海人工智能实验室官网，下载书生大模型的开源工具链与模型权重。
根据需求选择对应版本模型（如S1-mini/Pro），配置部署环境（支持Linux等系统）。
输入具体的科学任务（如解析分子结构、分析实验数据），清晰描述任务目标。
基于模型输出的结果，进行多轮交互优化，辅助科研决策与论文撰写。
处理跨学科科研数据，快速获取专业分析结果，提升研究效率。
基于开源工具链搭建科研AI应用，适配国内算力环境，降低研发成本。
辅助完成学科作业、竞赛解题，理解复杂科学理论与公式推导。
辅助论文数据部分的整理与分析，验证实验结果的合理性。
处理多模态科研数据，挖掘隐藏规律，为决策提供支撑。
研究开源大模型的科学领域优化方向，参与相关技术创新。
优先使用S1-Pro模型处理复杂科学任务，结合开源工具链快速部署定制化应用。
基于Intern·Bootcamp学习路径，提升模型微调与部署能力，打造科研垂直场景应用。
利用多模态数据处理能力，辅助论文中的图表分析与实验验证部分，提高写作效率。
使用S1-mini版快速入门，结合学科知识进行推理训练，提升解题与理论理解能力。
通过模型的时序信号、分子结构处理能力，拓展科研领域的数据处理场景。
参与开源工具链的优化与评测，探索通专融合架构在其他领域的应用。
覆盖五大核心学科，实现从基础理论到专业实验的全场景支持，解决单一学科模型的局限性。
全球最大的开源科学模型，参数规模达1万亿，且仅激活2%参数即可应对复杂任务，兼顾性能与效率。
开源工具链适配国产AI加速卡，无需依赖国外算力，降低科研AI应用的门槛。
从预训练数据、训练引擎到部署框架全开源，开发者可自由修改与优化，形成开放生态。
| 对比项 | 书生Intern-S1-Pro | ChatGPT-4o | Claude 3.5 Opus |
|---|---|---|---|
| 科学多模态能力 | 覆盖数物化生五大学科，专业数据处理领先 | 通用多模态，科学深度不足 | 通用多模态，科学领域表现一般 |
| 参数规模 | 1万亿（开源） | 约1.8万亿（闭源） | 约1.5万亿（闭源） |
| 开源性 | 全工具链开源，模型可自由使用 | 闭源，仅提供API调用 | 闭源，API受限 |
| 国内算力适配 | 适配国产AI加速卡，支持私有化部署 | 需依赖海外算力，国内部署受限 | 需依赖海外算力，国内部署受限 |
| 科学基准测试成绩 | 在IMOk、IPhO等奥赛基准中表现优异 | 通用推理强，科学专项弱 | 通用推理强，科学专项弱 |
书生大模型采用开源免费模式，工具链全体系开源，模型权重可免费获取与使用；企业级定制部署与专属技术支持需联系上海人工智能实验室，个人与科研场景使用无费用门槛。
我在测试中体验了书生Intern-S1-mini模型处理蛋白质结构的解析任务，上传了一段氨基酸序列后，模型在10秒内生成了初步的三维结构示意图，还标注了关键的肽键与螺旋结构。后续我输入了一份材料科学的实验数据图表，模型能自动识别图中的元素占比、误差范围，并辅助我总结实验结论。整个过程中，模型的推理逻辑清晰，对专业术语的理解准确，作为科研辅助工具确实能节省不少手动处理的时间。
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