事件

Deep Principle（深度原理）发布科研模型 Hydrogen-1.0，基于智谱 GLM-5.3 训练。

核心数据

  • OpenAI FrontierScience-Research 科研测试：Hydrogen-1.0 得 38.3 分

  • GPT-6 Astra：33.3 分

  • 原版 GLM-5.3：24.4 分


训练方式

区别于只用论文成品训练，Deep Principle 将实验室完整实验记录、试错与修改过程一并投入训练，覆盖实验设计、失败原因与调整路径。

实测表现

  • 自主编写代码调用科研软件模拟塑料分子运动，发现设置错误后自行修复

  • 为 12 组化学反应制定实验方案，识别出移液操作漏换吸头并修正流程

  • 连续五轮新材料筛选，每轮依据上轮评估决定下轮方向，在金属配合物候选材料指标上超过 GPT-6 Astra 与 Kimi-K3


开放情况

模型权重按 MIT 协议开放，训练所用实验室数据未公开。