상하이 AI 랩, 1조 파라미터 과학 특화 오픈소스 모델 'Intern-S1-Pro' 공개

Intern-S1-Pro는 상하이인공지능실험실이 오픈소스로 공개한 과학 특화 멀티모달 대형 모델입니다. 총 1조 개(1T)의 파라미터를 갖추고 있으며, 화학 역합성 경로 탐색, 신소재 설계, 단백질 분석, 고난도 물리·수학 추론 등 전문 연구를 직접 돕도록 개발되었습니다.

무엇을 할 수 있는가

화학, 재료, 생명과학, 지구과학, 물리학 등 5대 기초 과학 분야를 아우르며, 100개 이상의 전문 연구 태스크를 처리합니다.

기초 분석 측면에서는 복잡한 분자 구조식, 실험 결과 차트, 원격 탐사 이미지를 정밀하게 판독합니다. 논리 추론 측면에서는 화학 반응 조건 추론, 물리·화학적 특성 예측, 단백질 서열 설계 등 실제 실험실 워크플로를 수행합니다.

벤치마크 평가에서도 국제 수학 올림피아드 기준인 IMO-Answer-Bench와 물리 올림피아드 기준인 IPhO2025에서 올림피아드 수준의 문제 해결력을 보였습니다. 종합 과학 벤치마크 SciReasoner와 동적 에이전트 평가 Tau-2에서도 오픈소스 모델 중 최상위권 성능을 기록했습니다.

어떻게 구동하는가

총 파라미터는 1조 개에 달하지만, 512개 전문가 네트워크로 구성된 MoE(Mixture-of-Experts) 구조를 채택했습니다. 매 추론 시점에는 단 8개의 전문가만 호출되어 실제 연산에는 22B 파라미터만 활성화됩니다.

물리 세계의 연속적인 신호를 이해하기 위해 푸리에 위치 임베딩(FoPE)과 새로운 시계열 인코더를 결합했습니다. 이를 통해 미세한 심전도 등 생체 신호부터 거시적인 천문 관측 파형까지 하나의 구조 안에서 통합 처리합니다.

초대규모 분산 훈련에서 발생하는 부하 불균형을 해소하기 위해 밀집 라우팅 추정 및 그룹 라우팅을 적용했으며, 화웨이 어센드 등 하드웨어 생태계와 XTuner V1 및 LMDeploy를 통해 최적화했습니다.

현재 GitHub, Hugging Face, ModelScope에 가중치와 코드가 모두 공개되어 있으며 상업적 무료 사용이 가능합니다. chat.intern-ai.org.cn을 통해 별도 설치 없이 웹에서 바로 테스트해 볼 수도 있습니다.

왜 중요한가

그동안 프런티어 과학 AI를 연구하려면 고가의 폐쇄형 상용 API에 의존하거나 성능이 제한된 소형 특화 모델을 써야 했습니다. Intern-S1-Pro는 1조 파라미터급 지식을 담으면서도 추론 연산량을 22B 수준으로 묶어 연구 현장의 장벽을 크게 낮췄습니다.

전체 가중치를 보관하고 구동할 인프라 비용은 여전히 필요하지만, 연구진이 자유롭게 수정하고 상업적으로 활용할 수 있는 올림피아드급 과학 오픈소스 베이스가 등장했다는 점에서 의미가 큽니다.