書生-S2 – 上海 AI Lab 開源的多模態基礎大模型

書生-S2是什麼

書生-S2是上海人工智能實驗室開源的多模態基礎大模型（397B參數），是最懂科學的大模型。模型通過Memory Decoder架構引入可插拔專業記憶模塊，可在不重訓主模型的情況下持續擴展領域知識。書生-S2通用能力居開源第一梯隊，在生物、材料等科學評測上大幅領先，數學推理達Gemini 3.1 Pro水平，具備長程科研與智能體能力。

書生-S2的主要功能

• 科學知識問答與推理：在生物學、材料科學等領域提供專業級理解與生成能力，大幅領先其他開閉源旗艦模型。
• 長程嚴謹數學推理：可在 IMO-Proof、AdvancedMathBench 等競賽數學與高等數學基準上持續數小時推理驗證，達到 Gemini 3.1 Pro 水平。
• 科研任務執行：能圍繞蛋白結合劑設計、晶體結構構建等真實科研問題持續分析、推理與優化。
• 智能體自主執行：一句話下達複雜指令，可自主完成檢索、任務拆解、工具協作與方案編排。
• 通用能力：知識、代碼等通用能力達到開源模型第一梯隊。

書生-S2的技術原理

• Memory Decoder 可插拔專業記憶架構：引入 Memory Decoder 機制：各領域專業知識由獨立的記憶模塊學習存儲，接入時無需修改主模型參數。推理過程中，模型根據當前上下文動態協調主模型與專業記憶的貢獻，使領域知識融入完整的推理鏈。
• 長程推理與智能體能力：書生-S2 在保持通用能力的基礎上強化長程思考能力，通過持續探索、推理與驗證機制支持數小時級別的科研級任務執行；同時構建智能體框架，使模型能理解任務目標、自主拆解步驟、選擇並協作調用多種工具，根據執行反饋動態調整後續動作。
• 昇騰算力協同優化：模型與昇騰計算生態深度協同，圍繞計算、通信、顯存等關鍵環節進行深度優化，探索模型能力提升與國產算力基礎設施優化的協同演進路徑，爲大規模科學計算任務提供底層支撐。
• 隱空間預訓練探索（NCP-ArchPreview）：面向下一代架構，上海AI實驗室提出 Next Concept Prediction 的 JEPA 式隱空間預訓練任務：模型不再僅預測下一個 Token，通過專設的 Concept Module 在隱空間中預測跨 Token 的離散語義概念，再反哺指導底層自迴歸生成。

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如何使用書生-S2

• 在線體驗：訪問 https://chat.intern-ai.org.cn/ 可直接對話體驗書生-S2 的各項能力。
• API 調用：所有用戶均可使用免費開放 API 額度，如需更高額度可前往 https://internlm.intern-ai.org.cn/api/strategy 提交申請。
• 模型獲取：在HuggingFace下載模型權重。
• 本地部署：參考 GitHub 倉庫 https://github.com/InternLM/Intern-S1 進行部署，昇騰算力環境已完成深度適配優化。

書生-S2的核心優勢

• 科學能力頂尖：在生物、材料等科學任務評測上大幅領先現有開閉源旗艦模型。
• 專業記憶可插拔：Memory Decoder 架構支持不修改主模型參數即可接入新領域知識，大幅降低領域擴展成本。
• 通用能力不妥協：擴展專業能力的同時，知識、代碼、智能體等通用能力穩居開源第一梯隊。
• 長程推理能力：可持續數小時進行嚴謹數學推理與調研，達到 Gemini 3.1 Pro 級別，部分指標實現超越。
• 智能體執行力：能自主拆解複雜任務、協作多工具，一句話即可生成如長征7火箭3D CAD模型這樣的完整成果。

書生-S2的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/InternLM/Intern-S1
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/internlm/Intern-S2-397B

書生-S2的同類競品對比

書生-S2的應用場景

• 生命科學研發：覆蓋 DNA、RNA、蛋白質及生物分子相互作用分析，如圍繞免疫治療靶點 IL-7Rα 持續設計並優化蛋白結合劑候選分子。
• 材料與晶體結構設計：根據化學式自動完成空間羣匹配與晶格參數、原子座標系統化構建，將新材料探索從”經驗試錯”轉向”模型驅動”。
• 數學與理論研究:面向競賽數學、高等數學及博資考級別的複雜問題，進行數小時持續推理、驗證併產出嚴謹解答，輔助理論科研。
• 工程設計與智能體自動化:一句話生成複雜工程成果，自主完成信息檢索、任務拆解與多工具協作編排。