# Deep Principle تطلق النموذج العلمي Hydrogen-1.0

> أتاحت الشركة أوزان النموذج، الذي يضم 753 مليار معلمة، بموجب ترخيص MIT. وتقول Deep Principle إنه حقق نتائج أفضل في عدة اختبارات علمية، لكنها لم تنشر بيانات التدريب كاملة ولا وصفة التدريب.

Oossa · 2026-11-02 · https://oossa.com/ar/deep-principle-releases-hydrogen-1-0-scientific-model

أطلقت Deep Principle نموذج Hydrogen-1.0 المخصص للكيمياء وعلوم المواد وعلوم الحياة. وتقول الشركة إنها طوّرت GLM-5.3، وهو نموذج من Z.ai، باستخدام مواد علمية وسجلات مختبرية وبيانات عن خطوات وكلاء البحث. ويذكر موقع MarkTechPost أن Hydrogen-1.0 يضم 753 مليار معلمة.

أوزان النموذج، وهي الملفات اللازمة لتشغيله أو تكييفه، متاحة على Hugging Face بموجب ترخيص MIT. ويتيح ذلك للباحثين والمطورين إجراء تقييماتهم الخاصة وبناء أدوات تعتمد عليه، بدلاً من الاقتصار على خدمة تديرها الشركة. لكن الإصدار لا يتضمن مجموعات بيانات التدريب كاملة ولا وصفة التدريب المفصلة.

## ما الاختبارات التي أجرتها Deep Principle؟

تقول Deep Principle إن Hydrogen-1.0 تفوق على GPT-6-Astra في اختبار FrontierScience-Research، وحقق نتائج أفضل من النموذج الذي انطلق منه، GLM-5.3، في اختبار GPQA-Diamonds، مقترباً من Kimi-K3. ولا يتضمن إعلان الشركة نتائج رقمية لهذه المقارنات، لذا لا يمكن للقارئ تقدير حجم التحسن المعلن من النص وحده.

في تقييمات الشركة لمهام البحث، سجل Hydrogen-1.0 نتائج أعلى من GPT-6-Astra في الحوسبة العلمية والتنبؤ بالتفاعلات الأمامية، عبر مستويات الاستدلال الثلاثة التي اختُبرت. وعند مقارنة النموذج بأداء Astra عند أقصى مستوى، بلغ فارق التقدم المعلن 5.13 و4.76 نقاط مئوية. في المقابل، سجل Astra نتيجة أعلى بـ3.33 نقاط في تحليل البنية باستخدام NMR. وقارنت Deep Principle النموذجين أيضاً في 117 سؤالاً عن تخطيط التجارب، لكن الإعلان لا يورد نتيجتيهما في نصه.

## ما الذي يمكن للباحثين تشغيله؟

تعرض Deep Principle أمثلة على استخدام النموذج لكتابة شيفرة لمحاكاة بوليمر وإصلاحها، ورسم خريطة للتفاعلات الكيميائية المحتملة، وتقييم البنى المرشحة استناداً إلى طيف NMR. وتعتمد هذه الأمثلة على أدوات خارجية وبيئات بحثية؛ وهي عروض توضيحية، لا إثبات على صحة الاستنتاجات العلمية للنموذج.

تتضمن صفحة النموذج على Hugging Face أوزان BF16 كاملة الدقة، إلى جانب إصدارات بدقة أقل مخصصة لأجهزة بعينها: شرائح NVIDIA Blackwell أو AMD Instinct MI350X وMI355X. وتذكر الصفحة أن عملية نشر اختُبرت على ثماني وحدات GPU، لكنها لا تحدد نوع الأجهزة المستخدمة في الاختبار. كما تحذر من أن المتطلبات تختلف باختلاف البرامج والإعدادات، وأن النموذج قد يقدم إجابات خاطئة. لذا ينبغي للباحثين التحقق من الادعاءات المهمة بالاستناد إلى الحسابات أو الأدبيات العلمية أو التجارب.

## الحقائق

- يستند Hydrogen-1.0 إلى GLM-5.3 من Z.ai، وطُوّر باستخدام بيانات علمية وسجلات مختبرية.
- تتيح Deep Principle أوزان النموذج بموجب ترخيص MIT، لكنها لا تنشر مجموعات بيانات التدريب كاملة ولا وصفة التدريب.
- تذكر صفحة النموذج على Hugging Face أن طول السياق يصل إلى مليون رمز، وأن الحد الأقصى للإخراج يبلغ 128,000 رمز، مع خضوع ذلك لقيود النشر.
- تقول Deep Principle إن نتائج Hydrogen-1.0 مقارنةً بـGPT-6-Astra كانت متفاوتة في مهامها العلمية الداخلية: تفوق Hydrogen-1.0 في الحوسبة والتنبؤ بالتفاعلات، بينما تفوق Astra في تحليل NMR.

## لماذا يهم

يمكن للباحثين تنزيل Hydrogen-1.0 وتكييفه بدلاً من الاعتماد حصراً على نموذج علمي احتكاري. لكن متطلبات الأجهزة، وعدم اكتمال الإفصاح عن بيانات التدريب، واعتماد التقييمات على اختبارات أجرتها الشركة، تعني أن عليهم اختباره في أعمالهم والتحقق من إجاباته بشكل مستقل.

## المصادر والمراجع

1. [Deep Principle Releases Hydrogen-1.0: A 753B Open-Weight Model for Scientific Discovery](https://www.marktechpost.com/2026/11/02/deep-principle-hydrogen-1-0-open-weight-scientific-model/) – MarkTechPost, 2026-11-02
2. [Deep Principle](https://blog.deepprinciple.com/introducing-hydrogen-1-0-zh/) – Deep Principle
3. [Deep Principle](https://huggingface.co/deep-principle/Hydrogen-1.0) – Deep Principle

آخر تحديث: 2026-11-02