上海科学智能研究院发布"神珍"科学多模态基础模型

7月19日，上海科学智能研究院在2026世界人工智能大会科学智能开放论坛上，发布了"神珍"科学多模态基础模型。该模型以《西游记》中的"天河定底神珍铁"命名，旨在以相对精炼的形态承载多样科学任务，推动开放科研生态建设。这是今年3月发布的科研智能体"大圣"的核心底层模型。

技术层面，"神珍"立足物质科学、生命科学、地球科学等多学科场景，实现了跨领域科学知识的统一表征与多模态融合理解。模型总参数约110亿，面向DNA、RNA、蛋白质、小分子、地球系统和医学影像六类科学数据，在一个统一框架内同时支持科学理解与结果生成。其共享主干基于Qwen3-VL-8B构建，为六类科学数据分别设计了专门的数据处理通路，在接入共享模型前保留序列关系、分子结构、空间分布和局部细节等关键信息。

该模型具备直接生成RNA序列、SMILES分子表示、全球气象场及医学影像分割结果的能力，将科学理解与生成能力整合于同一框架。目前，模型权重、推理代码、示例脚本与使用文档已开源，研究者可通过星河启智科学智能开放平台或Hugging Face、GitHub获取，与平台上1500余个科学模型和工具组合使用。

同日举办的WAIC2026科学智能开放论坛由复旦大学与上海科学智能研究院联合主办，聚焦AI原生时代的科学闭环发现。诺贝尔化学奖得主阿里耶·瓦谢尔、图灵奖得主吉勒斯·布拉萨德、中国工程院院士王坚、美国国家科学院院士范剑青等科学家发表主旨演讲。

瓦谢尔强调AI必须建立在可靠的物理机制之上；布拉萨德看好量子计算在新材料发现等领域的潜力，建议青年研究者追随兴趣而非业界潮流；王坚指出科学智能的未来在于让科学数据成为"原住民"，将各学科数据词元化并纳入同一表征空间，科研范式将从STEM走向STE+MAP；范剑青则强调AI在推动科研创新的同时，需持续回应就业结构、教育转型、伦理安全等社会议题。

复旦大学特聘教授、上智院院长漆远在论坛中表示，AI要从"预测下一个Token"走向"发现未知规律"，而AI发现未知科学规律将是超级智能的开始。这一进程的核心在于通过压缩从高维空间发现和运用简洁机理，以及构建科学验证的高效闭环。

当110亿参数的"神珍"将六类科学数据纳入同一模型，科学发现的形态或将迎来深刻变革。