在2026WAIC期间,上海科学智能研究院(下称“上智院”)开放科学多模态基础模型“神珍”(Monkey King Bang,MKB)。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,在一个统一模型中支持科学理解与多类结果生成。在扩展科学能力的同时,模型在相关评测中整体保持了基础模型的文本与通用图像能力。
在科学智能(AI for Science)领域,蛋白质、分子、气象和医学影像等方向已形成一批性能出色的专用模型。但不同科学对象背后的规律并不相同:序列强调前后依赖,分子强调原子之间的连接,气象场强调时空演化,医学影像强调局部结构。如何既保留这些差异,又让一个模型学习其中可共享的规律,并同时支持科学理解与结果生成,仍是科学智能基础模型需要回答的问题。“神珍”正是对这一问题的一次系统探索。
“神珍”以Qwen3-VL-8B为共享主干,为六类科学数据设置专门的数据处理通路。区别于把所有数据转换成同一种格式,“神珍”在进入共享模型前,分别保留序列的先后关系、分子的连接结构、气象场的空间分布和医学影像的局部细节。蛋白质和核酸仍按序列处理,小分子仍按结构处理,气象数据仍保留空间分布,医学影像仍保留图像细节。这些能力被集成在同一个模型中,使用时按任务调用相应功能。除文本回答外,“神珍”还能直接生成RNA序列、可供计算机读取的分子表示(SMILES)、全球气象场和医学影像分割结果。不同任务会调用相应的处理组件,但共享同一模型主干和联合训练的权重,研究者无需在多个彼此独立的领域模型之间切换。
对科学模型的开发共享而言,开放权重只是第一步。是否同时提供可运行的代码、示例和清晰的输入输出说明,也会直接影响模型能否被验证和复用。此次发布同步提供模型权重、推理代码、示例脚本、输入说明和使用文档,并补充气象预报与医学影像分割所需的配置,支持研究者开展本地部署或接入已有科研流程。
上智院方面表示,欢迎全球科研团队在相关许可范围内,围绕“神珍”开展验证和二次开发,并结合各自研究方向探索新的应用,共建开放的科学智能社区。研究者可以通过星河启智科学智能开放平台下载模型或调用API,与平台汇聚的1500余个科学模型和工具一起组合与再创造;也可在Hugging Face下载模型权重,在GitHub获取推理代码和示例。
作为今年3月初面世的系统级科研智能体“大圣”的超级大脑,“神珍”之名,取意于《西游记》中的“天河定底神珍铁”。团队希望这套开放模型以相对精炼的形态承载多样的科学任务,也让更多研究者参与检验、使用与共建。
文/广州日报新花城记者:周裕妩
广州日报新花城编辑:龙嘉丽







































