上海AI实验室发布Intern-S2-Preview-397B科学智能模型
上海AI实验室推出面向科学推理与长程智能体的3970亿参数多模态模型，并开放模型权重与部署路径。
发生了什么
上海AI实验室发布Intern-S2-Preview-397B，一款面向科学智能和长程智能体任务的3970亿参数多模态基础模型。该消息于北京时间9月14日17时09分、即世界标准时间09:09由官方账号公布，处于本期选题窗口内。发布内容同时提到更小的35B版本，模型已进入书生·浦语的开源模型体系。
Intern-S2-Preview的一个重点，是尝试直接理解论文等科学材料的视觉结构，而不只是把页面先转成纯文本。团队称，模型结合了视觉预训练、覆盖20多个科学领域的大规模强化学习，以及要求模型持续调用工具和沙盒环境的智能体训练。其目标能力包括通用推理、科学问题求解、生物分子相互作用设计、材料结构生成，以及长周期任务执行。
这次发布的分量还在于它并非封闭式研究演示。官方仓库列出了Intern-S2-Preview-397B的Hugging Face和ModelScope模型，采用Apache 2.0许可证，并支持包括LMDeploy在内的推理框架部署。研究机构因此可以检查、改造和自托管模型；但3970亿参数也意味着部署成本很高，实际使用效果将明显取决于算力和工程能力。
为什么重要
这次发布显示，中国开源模型竞争正在从通用聊天和单项榜单，转向围绕科学工作流与工具使用训练模型。模型在智能体稳定性和专业领域效果上的说法仍需外部复现，但“多模态科学数据、跨领域强化学习、开放权重”这一组合，使它明显超出普通版本更新的意义。
猫叔判断
3970亿参数本身不是重点，真正值得关注的是覆盖20多个科学领域的训练布局；它能否成为研究基础设施，取决于这种广度能否转化为稳定工作流。