书生-S2：上海AI Lab推出的科学智能长程多模态开源大模型

AI新闻 dotaai 1个月前

127

一、书生-S2是什么

书生-S2（Intern-S2-397B）是上海人工智能实验室于2026年9月在浦江创新论坛正式发布的科学智能方向开源大模型，前身是WAIC 2026亮相的Intern-S2-Preview预览版。

书生-S2主打科学智能+长程智能体Agent能力，采用创新的知识推理分离双引擎架构，专门针对科研场景下的论文阅读、公式解析、分子晶体结构理解、多步骤科学推理等任务优化，同时具备通用多模态、代码、数学能力，可原生适配国产昇腾算力生态。

二、功能特色

通专分离知识架构：推理基座与专业记忆模块解耦，新增学科知识无需微调主模型，外挂记忆模块即可提升对应领域能力，不会破坏模型原有通用能力。
科研多模态深度理解：直接基于论文原始页面完成视觉预训练，可识别图表、化学分子、晶体结构、复杂数学公式，支持20+学科的科学任务。
长程科研智能体：擅长多步骤长周期科研任务，能够自主规划实验方案、迭代推理、纠错复盘，形成完整科研工作流。
配套科研平台联动：可接入书生·端砚科学发现平台，对接上海同步辐射光源、散裂中子源等国内大科学装置，实现AI设计实验、装置实测、数据分析迭代的闭环。
国产算力原生适配：针对昇腾生态做深度训练与推理优化，降低国内科研机构本地部署门槛。

三、技术细节

模型参数规模：397B
核心双引擎架构

Mobius推理基座：负责通用推理、长文本规划、代码编写、高等数学证明等基础推理任务。
Memory Decoder可插拔记忆模块：独立存储专业学科知识，作为外挂模块和推理基座协同工作，知识更新独立于主模型权重。

训练数据：包含大量学术论文原始页面、科学图表、分子晶体数据、多学科科学指令集，联合多学科任务强化学习。
模型形态：多模态大模型，支持文本、图像、公式、结构图形输入。
部署方式：支持本地私有化部署，也可调用Intern API在线推理。

书生-S2（图1）

四、应用场景

科研辅助：学术论文精读、文献综述撰写、公式推导、分子/晶体结构设计、科研数据图表解读、数学定理证明。
AI科研智能体：自动设计实验方案，对接大科学装置，采集实验数据并分析，迭代优化实验参数。
高校科研教学：理工科复杂习题解答、科研思路启发、实验方案辅助设计。
企业研发：新材料、新药物分子前期筛选，研发文档解析。
通用场景：代码开发、长文本分析、多模态图文问答。

五、使用方法

API在线调用：访问Intern官方API平台，申请接口权限，传入文本、论文图片、化学结构图等多模态内容，直接调用模型推理。
本地私有化部署：前往Hugging Face官方仓库internlm/Intern-S2-397B下载模型权重，基于昇腾等适配算力环境，配置推理服务，本地离线使用。
书生·端砚平台使用：登录书生·端砚科学发现平台，直接调用书生-S2能力，联动大科学装置，搭建自动化科研流程。

六、竞品对比

选取2个同赛道科学向大模型进行对比：

项目	书生-S2（Intern-S2-397B）	Gemini 3.1 Pro	Intern-S1
开发机构	上海人工智能实验室	Google	上海人工智能实验室
核心定位	科学智能长程Agent，双引擎可插拔记忆架构	通用多模态，强科学多模态理解	科学多模态理解大模型
架构特点	推理基座+独立Memory Decoder，知识更新无需微调基座	传统单基座耦合架构	传统耦合大模型架构
开源属性	开源	闭源商用	开源，含小尺寸版本
特色优势	长周期科研智能体、国产昇腾适配、对接国内大科学装置	通用多模态能力强，海外科研生态完善	基础科研图文解析，轻量化版本可选

七、常见问题解答

Q：书生-S2有没有8B等小参数版本？

A：正式首发版本只有397B旗舰版本，暂无8B小参数版本。书生S1提供过小尺寸版本。

Q：Memory Decoder记忆模块是否需要单独训练？

A：新增专业领域知识时，只需要针对该领域训练对应的记忆模块，Mobius推理基座权重保持不变，不会影响模型原本的通用能力。

Q：书生-S2可以完全替代真实实验吗？

A：不能。书生-S2仅作为科研辅助工具，负责方案设计、数据分析、结构预测；真实实验仍然需要依托大科学装置或实验室实体操作，AI结果需要实验验证。

Q：本地部署书生-S2必须使用昇腾算力吗？

A：模型深度适配昇腾生态，同时也支持其他主流算力，昇腾环境下可以获得更好的通信与显存优化效果。

Q：书生-S2支持哪些类型的多模态输入？

A：支持普通文本、论文扫描页、图表、数学公式图片、分子结构图、晶体结构图像等科研类多模态输入。

八、相关链接

GitHub仓库：https://github.com/InternLM/Intern-S1
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/internlm/Intern-S2-397B

九、总结

书生-S2是上海人工智能实验室推出的面向科学智能领域的开源多模态大模型，依托Mobius推理基座与Memory Decoder可插拔记忆模块的创新双引擎架构，在科学文献解析、分子晶体设计、长程科研智能体任务上具备突出能力，可接入书生·端砚平台联动国内大科学装置，同时兼顾通用推理、代码与多模态能力，适配国产算力环境，为科研机构、高校和研发企业提供了一套完整的AI科研辅助方案。