Deep Principle открыла веса Hydrogen-1.0: научная модель на 753 млрд параметров по лицензии MIT

Deep Principle выпустила Hydrogen-1.0, научную модель для химии, материаловедения и наук о жизни. Команда взяла открытую модель GLM-5.3 от Z.ai и дообучила ее на собственных лабораторных данных. Веса опубликованы по лицензии MIT на Hugging Face и ModelScope.

Отличие модели в данных: полные записи электронных лабораторных журналов через систему Mira, включая протоколы, наблюдения и неудачные исходы, плюс траектории открытий, то есть цепочки решений и их результатов. Обучение сочетало обучение с учителем и обучение с подкреплением. Контекст модели составляет 1 млн токенов, а выход ограничен 128 тыс. токенов.

По замерам самой компании, Hydrogen-1.0 набирает 38.3% на FrontierScience-Research против 33.3% у GPT-6 Astra и 93.0% на GPQA Diamond. Во внутренних задачах модель опережает GPT-6 Astra в научных вычислениях и предсказании реакций, но уступает в определении структуры по ЯМР. Независимой проверки этих цифр пока нет.

Модель рассчитана на кластеры, а не на домашний компьютер: полный вариант BF16 проверяли на 8 GPU с SGLang, а сжатые варианты NVFP4 предназначены для NVIDIA B200 и B300, MXFP4 для AMD Instinct MI350X и MI355X. Полные наборы данных и рецепты обучения компания не опубликовала, а карточка модели предупреждает, что ответы могут содержать ошибки, поэтому научные выводы нужно сверять с литературой и расчетами.