书生-S2 Faoliyat yuritmoqda

书生-S2 — Shanxay sun’iy intellekt laboratoriyasi tomonidan ochiq manbada taqdim etilgan multimodal bazaviy katta model (397B parametr) bo‘lib, ilm-fanni eng yaxshi tushunadigan modeldir. Model Memory Decoder arxitekturasi orqali ulanadigan professional xotira modullarini joriy etadi va asosiy modelni qayta o‘qitmasdan soha bilimlarini doimiy ravishda kengaytirish imkonini beradi. 书生-S2 umumiy imkoniyatlari bo‘yicha ochiq modellar orasida yetakchi pog‘onada turadi, biologiya, materialshunoslik kabi fanlarga oid baholashlarda katta ustunlikka ega, matematik mantiqiy xulosalashda Gemini 3.1 Pro darajasiga yetadi hamda uzoq davom etuvchi ilmiy tadqiqot va agentlik imkoniyatlarini ta’minlaydi.

Ilmiy bilimlar bo‘yicha savol-javob va xulosalash: biologiya, materialshunoslik kabi sohalarda professional darajadagi tushunish va matn yaratish imkoniyatlarini taqdim etadi hamda boshqa ochiq va yopiq manbali flagman modellardan katta ustunlikka ega.
Uzoq davom etuvchi qat’iy matematik xulosalash: IMO-Proof, AdvancedMathBench kabi musobaqa matematikasi va oliy matematika mezonlarida bir necha soat davomida xulosalash va tekshirishni amalga oshira oladi, Gemini 3.1 Pro darajasiga yetadi.
Ilmiy tadqiqot vazifalarini bajarish: oqsil bog‘lovchilarini loyihalash, kristall tuzilmani qurish kabi haqiqiy ilmiy masalalarni uzluksiz tahlil qilish, xulosalash va optimallashtirish imkoniga ega.
Agentning mustaqil ishlashi: murakkab ko‘rsatmalarni bir jumla orqali qabul qilib, qidiruv, vazifalarni qismlarga ajratish, vositalar bilan hamkorlik qilish va yechimlarni rejalashtirishni mustaqil bajaradi.
Umumiy imkoniyatlar: bilim va kod yozish kabi umumiy qobiliyatlari ochiq modellar orasida yetakchi pog‘onada.

WeChat’da kuzatib boring va “开源” deb javob yuborib, AI ochiq manbali loyihalar guruhiga qo‘shiling.
Memory Decoder ulanadigan professional xotira arxitekturasi: Memory Decoder mexanizmi joriy etiladi; turli sohalardagi professional bilimlar mustaqil xotira modullari orqali o‘rganiladi va saqlanadi, ulash vaqtida asosiy model parametrlarini o‘zgartirish talab etilmaydi. Xulosalash jarayonida model joriy kontekst asosida asosiy model va professional xotiraning hissalarini dinamik ravishda muvofiqlashtirib, soha bilimlarini to‘liq xulosalash zanjiriga singdiradi.
Uzoq davom etuvchi xulosalash va agentlik imkoniyatlari: 书生-S2 umumiy imkoniyatlarini saqlagan holda uzoq davom etuvchi fikrlash qobiliyatini kuchaytiradi, uzluksiz izlanish, xulosalash va tekshirish mexanizmlari orqali bir necha soatlik ilmiy tadqiqot darajasidagi vazifalarni bajarishni qo‘llab-quvvatlaydi; shu bilan birga, modelga vazifa maqsadini tushunish, bosqichlarni mustaqil ajratish, turli vositalarni tanlash va hamkorlikda chaqirish, bajarilish natijalariga ko‘ra keyingi harakatlarni dinamik ravishda sozlash imkonini beruvchi agentlik tizimi yaratilgan.
昇腾 hisoblash quvvatini muvofiqlashtirib optimallashtirish: model 昇腾 hisoblash ekotizimi bilan chuqur hamkorlikda ishlab chiqilgan. Hisoblash, aloqa va videoxotira kabi muhim yo‘nalishlar chuqur optimallashtirilib, model imkoniyatlarini oshirish hamda mahalliy hisoblash infratuzilmasini optimallashtirishning uyg‘un rivojlanish yo‘llari o‘rganilgan. Bu keng ko‘lamli ilmiy hisoblash vazifalari uchun quyi darajadagi tayanchni ta’minlaydi.
Yashirin fazoda oldindan o‘qitishni o‘rganish (NCP-ArchPreview): keyingi avlod arxitekturasi uchun Shanxay AI laboratoriyasi Next Concept Prediction ning JEPA uslubidagi yashirin fazoda oldindan o‘qitish vazifasini taklif qildi: model endi faqat keyingi Token’ni bashorat qilmaydi, balki maxsus Concept Module orqali yashirin fazoda Token’lararo diskret semantik tushunchalarni bashorat qiladi va keyin quyi darajadagi autoregressiv generatsiyani boshqaradi.

Onlayn sinov: https://chat.intern-ai.org.cn/ manziliga kirib, 书生-S2 ning turli imkoniyatlarini bevosita sinab ko‘rishingiz mumkin.
API orqali chaqirish: barcha foydalanuvchilar bepul ochiq API kvotasidan foydalanishi mumkin; yuqoriroq kvota kerak bo‘lsa, https://internlm.intern-ai.org.cn/api/strategy manzilida ariza yuborish mumkin.
Modelni olish: model og‘irliklarini HuggingFace’dan yuklab oling.
Mahalliy joylashtirish: joylashtirish uchun https://github.com/InternLM/Intern-S1 GitHub omboridagi ko‘rsatmalarga amal qiling; 昇腾 hisoblash muhiti chuqur moslashtirilib optimallashtirilgan.

Ilmiy imkoniyatlar yuqori darajada: biologiya, materialshunoslik kabi ilmiy vazifalar bo‘yicha baholashlarda mavjud ochiq va yopiq manbali flagman modellardan katta ustunlikka ega.
Ulanadigan professional xotira: Memory Decoder arxitekturasi asosiy model parametrlarini o‘zgartirmasdan yangi soha bilimlarini ulash imkonini beradi va sohani kengaytirish xarajatlarini sezilarli kamaytiradi.
Umumiy imkoniyatlarda murosa yo‘q: professional imkoniyatlarni kengaytirish bilan birga bilim, kod va agentlik kabi umumiy qobiliyatlar ochiq modellar orasida yetakchi pog‘onada qoladi.
Uzoq davom etuvchi xulosalash qobiliyati: bir necha soat davomida qat’iy matematik xulosalash va tadqiqot olib borishi, Gemini 3.1 Pro darajasiga yetishi, ayrim ko‘rsatkichlarda esa undan oshib ketishi mumkin.
Agentlik ijrosi: murakkab vazifalarni mustaqil qismlarga ajratib, ko‘plab vositalar bilan hamkorlik qila oladi; bir jumla orqali Changzheng 7 raketasining 3D CAD modeli kabi to‘liq natijalarni yaratadi.

GitHub ombori: https://github.com/InternLM/Intern-S1
HuggingFace model ombori: https://huggingface.co/internlm/Intern-S2-397B

Hayot fanlari tadqiqotlari: DNK, RNK, oqsillar va biomolekulalararo o‘zaro ta’sir tahlilini qamrab oladi. Masalan, immunoterapiya nishoni IL-7Rα asosida oqsil bog‘lovchilarining nomzod molekulalarini uzluksiz loyihalash va optimallashtirish mumkin.
Materiallar va kristall tuzilmani loyihalash: kimyoviy formula asosida fazoviy guruhlarni moslashtirish, panjara parametrlari va atom koordinatalarini tizimli ravishda qurishni avtomatik bajaradi hamda yangi materiallarni izlashni “tajriba va xato” usulidan “modelga asoslangan” usulga o‘tkazadi.
Matematika va nazariy tadqiqotlar: musobaqa matematikasi, oliy matematika va doktoranturaga kirish imtihoni darajasidagi murakkab masalalar bo‘yicha bir necha soat davomida xulosalash va tekshirishni amalga oshirib, qat’iy yechimlar yaratadi hamda nazariy tadqiqotlarni qo‘llab-quvvatlaydi.
Muhandislik loyihalash va agentlik avtomatlashtirishi: murakkab muhandislik natijalarini bir jumla orqali yaratadi, axborot qidiruvi, vazifalarni qismlarga ajratish va bir nechta vositalar bilan hamkorlikdagi jarayonlarni mustaqil tashkil etadi.