Shanghai AI Lab lança modelo multimodal Intern-S2-397B com pesos abertos
O Shanghai AI Laboratory disponibilizou os pesos do Intern-S2-397B no Hugging Face e ModelScope, com foco em pesquisas científicas.
Resumo rápido
- O Shanghai AI Laboratory lançou o modelo multimodal Intern-S2-397B voltado para o avanço da ciência.
- Os pesos da ferramenta de 403 bilhões de parâmetros estão disponíveis no Hugging Face e ModelScope.
- A tecnologia possui um Memory Decoder e foi otimizada para a infraestrutura Ascend, da Huawei.
Entenda o contexto
Modelos multimodais voltados para a ciência são sistemas treinados para interpretar textos, dados e imagens científicas simultaneamente. A disponibilização de pesos abertos permite que pesquisadores baixem o modelo para uso próprio, sem depender exclusivamente de serviços fechados.
O Shanghai AI Laboratory lançou o Intern-S2-397B, seu modelo multimodal com foco voltado para a ciência. A disponibilização dos pesos abertos ocorreu no Hugging Face e no ModelScope, na sequência da apresentação oficial realizada no Pujiang Innovation Forum, em 13 de setembro de 2026, e de um detalhamento técnico conduzido pelo laboratório em 21 de setembro.
O modelo foi desenvolvido para atender pesquisas científicas de longo prazo e fluxos de trabalho com agentes de inteligência artificial. Segundo a ficha técnica publicada no Hugging Face, o Intern-S2-397B conta com cerca de 403 bilhões de parâmetros. O treinamento incluiu pré-treinamento visual em páginas de literatura científica não processadas, aprendizado por reforço multidomínio em mais de 20 áreas e treinamento para agentes operando em ambientes isolados de teste (sandboxes).
Arquitetura com Memory Decoder e integração de hardware
Um dos recursos destacados pela instituição é a presença de um componente denominado Memory Decoder. Essa estrutura permite plugar módulos de memória especializados sem a necessidade de restruturar ou retreinar todo o modelo base. Em experimentos na área de biologia utilizando o módulo Intern-MemDec-4B, a média obtida nos testes Biology-Instructions subiu de aproximadamente 56,92 para 60,32, mantendo o desempenho geral próximo ao da versão principal.
A instituição informou que o Intern-S2 passou por um processo de co-otimização profunda com a infraestrutura computacional Ascend, da Huawei, integrando processamento, comunicação e memória. O modelo será conectado à plataforma de descoberta científica Intern DuanYan, que abrange biociências, materiais e semicondutores. Para execução e suporte, a ferramenta oferece compatibilidade com os frameworks LMDeploy, vLLM e SGLang, além de uma API oficial documentada. Projetos que integram pesquisas científicas e sistemas autônomos têm ganhado espaço, como visto em iniciativas que utilizam ferramentas para converter artigos em agentes de IA.
Referências
- Fonte consultada: Pandaily — Tecnologia chinesa
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