一句话定位
上海 AI Lab 的 Intern-S1-Pro，万亿规模科学多模态基座模型，是 Intern-S1 科学多模态系列的旗舰升级，面向跨学科科学推理与多模态科学数据理解。
摘要
Intern-S1-Pro（arXiv 2026-03，作者团队来自上海人工智能实验室 / InternLM）是 trillion-scale 的科学多模态基座模型，是 Intern-S1（arXiv 2025-08）科学多模态系列的旗舰升级版。该系列定位为面向科学发现的多模态基座，强调对文本与多种科学模态（分子、化学/物理/生物等领域数据）的统一理解与推理。Intern-S1-Pro 把规模提升到万亿级，强化跨学科科学推理能力。同实验室体系 2026 H1 还发布 InternVL-U（arXiv 2026-03，统一多模态理解/推理/生成/编辑，见独立条目）。
关键技术细节
- 规格：trillion-scale（万亿参数级）科学多模态基座。
- 定位：科学多模态基座，面向科学发现 / 跨学科推理。
- 系列：Intern-S1（2025-08 基础版）→ Intern-S1-Pro（2026-03 万亿级旗舰）。
- 模态：统一处理文本 + 科学专业模态（如分子/化学/物理/生物数据）。
- 机构生态：上海 AI Lab InternLM / OpenGVLab，开源体系（GitHub InternLM / OpenGVLab）。
- 备注：详细架构/训练 token/并行策略数字以本地 PDF 原文为准（已落盘）。
原始链接
- url: https://arxiv.org/abs/2603.25040
- pdf_url: https://arxiv.org/pdf/2603.25040
- github_url: https://github.com/InternLM
一手源存档（sources/）
- intern-s1-pro.pdf （PDF 不入 git，走 HF bucket）