Deep Principle выпустила Hydrogen-1.0 — модель для химии, материаловедения и наук о жизни. По словам компании, она доработала GLM-5.3 от Z.ai, используя научные материалы, лабораторные записи и описания действий исследовательских агентов. MarkTechPost указывает, что в Hydrogen-1.0 753 млрд параметров.
Веса модели — файлы, необходимые для её запуска или доработки, — доступны на Hugging Face по лицензии MIT. Это позволяет исследователям и разработчикам самостоятельно оценивать модель и создавать на её основе инструменты, не полагаясь исключительно на сервис компании. Полные обучающие наборы данных и подробная методика обучения в релиз не вошли.
Какие тесты провела Deep Principle?
По данным Deep Principle, Hydrogen-1.0 превзошла GPT-6-Astra в тесте FrontierScience-Research, а также показала результат выше, чем исходная модель GLM-5.3, в тесте GPQA-Diamonds — примерно на уровне Kimi-K3. В анонсе компании нет результатов в баллах, поэтому по одному лишь тексту оценить масштаб заявленного улучшения нельзя.
В собственных тестах компании на исследовательских задачах Hydrogen-1.0 набрала больше GPT-6-Astra в научных вычислениях и предсказании прямых химических реакций во всех трёх проверенных режимах рассуждения. При сравнении с Astra в максимальном режиме заявленное преимущество составило 5,13 и 4,76 процентного пункта соответственно. В анализе структуры по данным ЯМР Astra набрала на 3,33 пункта больше. Deep Principle также сравнила модели на 117 вопросах по планированию экспериментов, но в тексте анонса не привела их результаты.
Что могут запускать исследователи?
Deep Principle показывает, как модель пишет и исправляет код для моделирования полимера, строит карту возможных химических реакций и оценивает предполагаемые структуры по спектру ЯМР. В этих примерах используются внешние инструменты и исследовательские среды; это демонстрации, а не доказательство достоверности научных выводов модели.
В репозитории на Hugging Face доступны веса BF16 полной точности и версии с меньшей точностью для определённого оборудования: чипов NVIDIA Blackwell или AMD Instinct MI350X и MI355X. В описании указано, что развёртывание тестировали на восьми GPU, но конкретное оборудование не названо. Там также отмечается, что требования зависят от программного обеспечения и конфигурации, а модель может ошибаться. Исследователям следует проверять важные утверждения с помощью расчётов, научной литературы или экспериментов.
Почему это важно
Исследователи могут скачать Hydrogen-1.0 и адаптировать её, не полагаясь исключительно на закрытую научную модель. Однако из-за высоких требований к оборудованию, неполного раскрытия данных об обучении и того, что оценки проводила сама компания, модель придётся проверять на собственных задачах, а её ответы — подтверждать независимо.
