Deep Principle 发布 Hydrogen-1.0 开放权重

开源模型强化学习模型评测与对比开源项目MoE架构Apache 2.0协议

2026-11-03 12:36

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Deep Principle发布753B参数科研模型Hydrogen-1.0，面向化学、材料等科研场景，权重开放但需自行验证结果。核心事实 - 模型底座：基于GLM-5.3后训练，融合实验室记录与发现轨迹数据 - 架构规格：MoE架构总参753B，激活40B，支持1M上下文 - 开源许可：BF16权重MIT协议，代码文档Apache-2.0，第三方文件各异 - 评测表现：FSR得分38.3%超Astra，GPQA Diamond 92.9%低于Astra和Kimi K3 避坑提示 - 权重开放不等于训练配方开放，仓库内第三方文件并非全部MIT许可 - 内部演示结果不能外推为所有学科普遍表现，关键主张需独立实验核查 - 官方评测成本图未计输入和评审成本，不可直接视为自部署成本价值点为科研人员提供可本地部署的专用大模型参考，但使用时需明确其能力边界并坚持科学验证。

11 月 3 日消息，Deep Principle 发布科研模型 Hydrogen-1.0。它基于 GLM-5.3 接受后训练。BF16 权重已在 Hugging Face 和 ModelScope 提供，采用 MIT 许可。

科研记录进入后训练

Hydrogen-1.0 使用化学、材料科学和生命科学数据，并加入科研人员的任务反馈、实验室记录和发现轨迹。训练流程结合监督微调与强化学习。

实验室记录保留研究目标、操作过程、观察结果和后续修改。发现轨迹则把候选选择、实验反馈和下一步决定连成序列。Deep Principle 试图让模型学习研究决策与结果之间的关系，而不只记忆最终答案。

这套训练思路面向实验规划、协议设计和结果分析。官方演示还覆盖聚合物分子动力学、反应网络探索、核磁结构解析和虚拟实验室协议检查。

权重开放不等于训练配方开放

Hugging Face 模型卡显示，Hydrogen-1.0 总参数约 753B，采用 MoE 架构。每个 token 约激活 40B 参数。模型卡标称上下文长度为 1M tokens，最大输出长度为 128K tokens。实际可用预算取决于部署环境和资源。

BF16 未量化权重使用 MIT 许可。Deep Principle 独立编写的代码和文档采用 Apache-2.0。第三方文件保留各自许可，仓库内容并非全部采用 MIT。

除模型仓库外，用户还可通过 NeuroSpark API 调用模型。Mira 的 AI Scientist 也已接入该模型。自行部署 BF16 权重需要兼容运行时和足够的设备、主机内存。官方测试配置为 SGLang 加 8 张 GPU。

FSR 领先 Astra，GPQA 并未领先

官方评测原始数据将各模型设为最大推理强度。Hydrogen-1.0 在 FrontierScience-Research 上取得 38.3%。GPT-6 Astra 为 33.3%。GLM-5.3 和 Kimi K3 分别为 24.4% 和 29.7%。

GPQA Diamond 呈现了另一组结果。Hydrogen-1.0 得 92.9%，高于 GLM-5.3 的 90.7%。Kimi K3 和 GPT-6 Astra 分别为 93.5% 和 96.0%，均高于 Hydrogen-1.0。

因此，官方数据支持它在 FSR 上超过 Astra，不支持“科研能力全面领先”的概括。评测成本图使用 GLM-5.3 的输出价格，且不计算输入和评审成本。该口径不能直接视为自行部署成本。

内部演示仍需科学审查

在内部科研场景评测中，Hydrogen-1.0 的科学计算和正向反应预测得分高于 Astra。核磁结构解析则由 Astra 保持领先，其最大推理强度得分高出 3.33 个百分点。

材料探索测试让模型在五轮推荐中寻找具有更大 HOMO–LUMO 间隙的过渡金属配合物。Hydrogen-1.0 的最佳结果均值为 4.318 eV，Astra 为 3.689 eV。Kimi K3 为 3.353 eV。

这些结果来自 Deep Principle 的内部任务和演示，不能外推为所有学科或实验室环境的普遍表现。模型卡也要求用户结合原始文献、独立计算或实验核查关键主张。模型输出不能视为已经验证的实验发现。

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