# Deep Principle、科学研究向けモデル「Hydrogen-1.0」を公開

> 7530億パラメーターのモデルの重みはMIT Licenseで公開。Deep Principleは複数の科学系テストで性能向上を報告していますが、学習データ全体と学習手順は公開していません。

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

Deep Principleは、化学、材料科学、生命科学向けのモデル「Hydrogen-1.0」を公開しました。同社によると、Z.aiのモデルGLM-5.3を、科学関連資料や実験室の記録、研究エージェントの行動記録を使って改良したとのことです。MarkTechPostは、Hydrogen-1.0を7530億パラメーターのモデルとしています。

モデルの重み（実行や改変に必要なファイル）は、MIT Licenseの下でHugging Faceから入手できます。研究者や開発者は、企業が運営するサービスだけに頼らず、自分たちで評価を行ったり、モデルを活用したツールを構築したりできます。一方、学習データセット全体と完全な学習手順は公開されていません。

## Deep Principleが実施したテストは？

Deep Principleによると、Hydrogen-1.0はFrontierScience-ResearchでGPT-6-Astraを上回り、GPQA-DiamondsではベースとなったGLM-5.3より成績を伸ばし、Kimi-K3とほぼ同等でした。同社の発表にはこれらの比較のスコアが記載されていないため、報告された性能向上の幅は本文だけでは判断できません。

同社が独自に実施した研究タスクの評価では、Hydrogen-1.0は3段階すべての推論設定で、科学計算と反応予測においてGPT-6-Astraを上回りました。Astraが最高設定の場合、報告された差はそれぞれ5.13ポイント、4.76ポイントでした。一方、NMR構造解析ではAstraが3.33ポイント上回りました。Deep Principleは実験計画に関する117の質問でも両モデルを比較しましたが、発表本文にスコアは記載していません。

## 研究者は何を実行できる？

Deep Principleは、ポリマーシミュレーションのコード作成と修正、起こりうる化学反応のマッピング、NMRスペクトルに照らした候補構造の評価をモデルが行う例を紹介しています。これらの例では外部ツールや研究環境を利用しており、あくまで実演であって、モデルの科学的結論が正しいことを証明するものではありません。

Hugging Faceの掲載ページでは、全精度のBF16重みに加え、特定のハードウェア向けの低精度版も提供されています。対応するのはNVIDIA Blackwellチップ、またはAMD Instinct MI350XおよびMI355Xです。掲載ページによると、8基のGPUでのデプロイをテストしていますが、そのテストに使ったハードウェアの詳細は明らかにしていません。また、必要な環境はソフトウェアや設定によって異なり、モデルが誤った回答をする可能性もあると注意を促しています。研究者は重要な主張を、計算や文献、実験で検証する必要があります。

## 事実

- Hydrogen-1.0はZ.aiのGLM-5.3を基盤とし、科学データや実験室の記録を使って改良されています。
- Deep Principleはモデルの重みをMIT Licenseで提供していますが、学習データセット全体と学習手順は公開していません。
- Hugging Faceの掲載ページによると、コンテキスト長は最大100万トークン、最大出力は128,000トークンです。ただし、デプロイ環境の制限を受けます。
- Deep Principleが実施した社内の科学タスク評価では、GPT-6-Astraとの比較でHydrogen-1.0は科学計算と反応予測で上回り、NMR解析ではAstraが上回るなど、結果は分野によって異なりました。

## なぜ重要か

研究者は、独自の科学モデルだけに頼らず、Hydrogen-1.0をダウンロードして改変できます。ただし、ハードウェア要件の高さ、学習情報の一部が未公開であること、評価が企業内で実施されたことを踏まえ、自分たちの研究で性能を確かめ、回答を独立に検証する必要があります。

## 出典と参考資料

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

最終更新: 2026-11-02