Un principio profundo revela Hydrogen-1.0, un modelo de pesos abiertos de 753 mil millones de parámetros para la investigación científica

Deep Principle, una empresa de IA con sede en Hangzhou, ha lanzado Hydrogen-1.0, un modelo de pesos abiertos de 753 mil millones de parámetros diseñado para ayudar en la química, la ciencia de los materiales y las ciencias de la vida. Este modelo se basa en GLM-5.3 de Z.ai y se entrenó utilizando datos específicos del dominio, registros de laboratorio y trayectorias de descubrimiento de agentes. Los pesos están disponibles bajo la Licencia MIT, ofreciendo una alternativa inspeccionable a los sistemas propietarios. Hydrogen-1.0 demuestra un rendimiento sólido en comparación con la competencia. En el conjunto de datos FrontierScience-Research, Deep Principle informa que supera a GPT-6-Astra. Además, un tuit de un fundador indicó que el modelo obtuvo una puntuación del 93.0% en GPQA-Diamond, igualando a Kimi-K3. En evaluaciones internas, Hydrogen-1.0 logró un ancho HOMO-LUMO medio de 4.318 eV en el diseño de complejos de metales de transición en cinco rondas, superando a GPT-6-Astra (3.689 eV) y Kimi-K3 (3.353 eV). El modelo muestra capacidades avanzadas, incluyendo la escritura de código de Python para simular el derretimiento del polietileno utilizando GROMACS, la reparación de errores de topología y la generación de un protocolo JSON para un estudio de acoplamiento de Suzuki. La infraestructura admite tanto NVIDIA CUDA como AMD ROCm, con objetivos especializados como NVFP4 para B200 y MXFP4 para MI350X.