Princípio fundamental revela o Hydrogen-1.0, um modelo de peso aberto de 753 bilhões de parâmetros para pesquisa científica

A Deep Principle, uma empresa de IA sediada em Hangzhou, lançou o Hydrogen-1.0, um modelo de peso aberto de 753 bilhões de parâmetros, projetado para auxiliar em química, ciência dos materiais e ciências da vida. Este modelo é derivado do GLM-5.3 da Z.ai e foi treinado usando dados de domínio, registros de laboratório e trajetórias de descoberta de agentes. Os pesos estão disponíveis sob a Licença MIT, oferecendo uma alternativa inspecionável aos sistemas proprietários. O Hydrogen-1.0 demonstra um desempenho forte em comparação com os concorrentes. Na avaliação FrontierScience-Research, a Deep Principle relata que supera o GPT-6-Astra. Além disso, um tweet de um fundador indicou que o modelo alcançou uma pontuação de 93,0% no GPQA-Diamond, correspondendo ao Kimi-K3. Em avaliações internas, o Hydrogen-1.0 alcançou uma lacuna HOMO-LUMO média de 4,318 eV no design de complexos de metais de transição ao longo de cinco rodadas, superando o GPT-6-Astra (3,689 eV) e o Kimi-K3 (3,353 eV). O modelo demonstra capacidades avançadas, incluindo a escrita de código Python para simular o derretimento do polietileno usando o GROMACS, a correção de erros de topologia e a geração de um protocolo JSON para um estudo de acoplamento de Suzuki. A infraestrutura suporta tanto NVIDIA CUDA quanto AMD ROCm, com alvos especializados como NVFP4 para B200 e MXFP4 para MI350X.