深度原理发布 Hydrogen-1.0：AI4S 模型解题率超 GPT-6 Astra

卡尔的AI沃茨 · wechat · 2026-11-11

AI4S 公司深度原理（Deep Principle）发布基于 GLM-5.3 后训练的科研模型 Hydrogen-1.0，用化学、材料、生命科学知识与完整科学发现轨迹做 SFT 和 RL。在 FrontierScienceResearch 上解题率 38.3%，超过 GPT-6 Astra 最高档的 33.3%，且平均 API 成本更低；权重与 API 均已开放。

作者实测显示模型具备主动纠错与反复质疑的特点：做图表时会删除统计上不成立的趋势线结论、附上可复现脚本与原始数据；在 FewShots 挑战 p008 电路化简题中穷举方案后判断走不通，并从新公开仓库找到可用于 p006 的思路。官方还展示了材料模拟（GROMACS）、反应网络分析、NMR 结构判定、实验规划（发现规程缺吸头等问题）与 TMC 材料五轮探索（最佳 HOMO-LUMO 能隙 4.318eV vs Astra 3.689eV）等能力。实验规划项均分 5.59，高于 Kimi K3 的 4.57；GPT-6 Astra 与 Opus 5.5 因超半数拒答未纳入比较。

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