Deep Principle משחררת את Hydrogen-1.0: מודל מדעי פתוח בן 753 מיליארד פרמטרים לכימיה, חומרים ומדעי החיים
חברת Deep Principle שחררה את Hydrogen-1.0, מודל מדעי בן 753 מיליארד פרמטרים עם משקלים פתוחים תחת רישיון MIT. המודל נבנה על בסיס GLM-5.3 של Z.ai ומיועד לכימיה, למדע החומרים ולמדעי החיים. החברה טוענת שהוא גובר על GPT-6-Astra במבחן FrontierScience-Research, אך הטענה טרם אומתה באופן עצמאי.
חברת Deep Principle שחררה את Hydrogen-1.0, מודל AI מדעי בן 753 מיליארד פרמטרים, שמיועד לעבודה בכימיה, במדע החומרים ובמדעי החיים. המשקלים של המודל זמינים לציבור תחת רישיון MIT, אחד הרישיונות המתירניים ביותר בעולם הקוד הפתוח. לפי החברה, המודל גבר על GPT-6-Astra במבחן FrontierScience-Research. זו טענה של החברה עצמה, ונכון לעכשיו לא פורסם אימות עצמאי שלה.
מה בדיוק שוחרר
Hydrogen-1.0 לא אומן מאפס. לפי הדיווח ב-MarkTechPost, Deep Principle לקחה את GLM-5.3, מודל השפה של החברה הסינית Z.ai, והמשיכה לאמן אותו בשלב שנקרא post-training. בשלב הזה מתאימים מודל כללי שכבר קיים לתחום מסוים. חומרי האימון כללו שלושה סוגי נתונים: מידע מקצועי מהתחומים עצמם, רשומות מעבדה, ו"מסלולי גילוי" של סוכנים (agent discovery trajectories). הכוונה היא לתיעוד של רצפי הפעולות שמערכות AI אוטונומיות מבצעות כשהן מנסות לפתור בעיה מדעית צעד אחר צעד.
הבחירה לאמן על מסלולים של סוכנים מעידה ככל הנראה על הכיוון של החברה. המטרה היא כנראה מודל שיודע לתכנן ניסויים, להסיק מסקנות ולבחור את הצעד הבא בתהליך מחקרי, ולא רק מודל שעונה על שאלות בכימיה.
"Open weights" ורישיון MIT: למה זה משנה
מודל עם open weights (משקלים פתוחים) הוא מודל שהפרמטרים המאומנים שלו זמינים להורדה. אפשר להריץ אותו על תשתית עצמאית, לבחון אותו ולהמשיך לאמן אותו, בלי לעבור דרך API של חברה מסחרית. רישיון MIT מאפשר כמעט כל שימוש, כולל שימוש מסחרי, כמעט בלי הגבלות.
בשביל מעבדות מחקר וחברות פארמה וחומרים המשמעות עשויה להיות מעשית. ארגונים שעובדים עם נתונים רגישים, למשל מולקולות בפיתוח או תוצאות ניסויים שעוד לא פורסמו, נמנעים לעתים קרובות משליחת המידע לשרתים חיצוניים. מודל שאפשר להריץ "בבית" פותר את הבעיה הזו, לפחות על הנייר. מצד שני, מודל בגודל של 753 מיליארד פרמטרים דורש תשתית חישוב משמעותית. ככל הנראה רק ארגונים עם משאבים רציניים יוכלו להריץ אותו במלואו.
הטענה מול GPT-6-Astra
הנתון שבולט בהודעה הוא הניצחון המדווח על GPT-6-Astra במבחן FrontierScience-Research. כדאי להתייחס אליו בזהירות. זהו benchmark (מבחן השוואתי) אחד, והתוצאה פורסמה על ידי החברה שפיתחה את המודל. חומרי המקור לא מפרטים את הציונים עצמם ולא את תנאי ההשוואה. בתעשיית ה-AI תוצאות שחברות מדווחות על עצמן לא תמיד מחזיקות כשחוקרים חיצוניים בודקים אותן. גם מודל שמצטיין במבחן אחד לא בהכרח עדיף בעבודה מחקרית אמיתית.
עם זאת, דווקא בגלל שהמשקלים פתוחים, הקהילה המדעית יכולה לבדוק את הטענה בעצמה. סביר שבשבועות הקרובים יתפרסמו הערכות עצמאיות.
המשמעות
השחרור של Hydrogen-1.0 משתלב במגמה רחבה יותר: מודלים פתוחים, שרבים מהם מבוססים על מודלי בסיס סיניים, מתקרבים בתחומים ממוקדים למודלים הסגורים של החברות הגדולות. Deep Principle לא בנתה מודל בסיס משלה אלא התמחתה על גבי מודל קיים. זה מדגים איך חברות קטנות יחסית יכולות כיום לייצר מוצרים תחרותיים בתחומי נישה.
אם הביצועים יעמדו בבדיקה חיצונית, ייתכן שחוקרים בכימיה ובמדעי החיים יקבלו כלי שפתוח לבדיקה ולהתאמה, ולא רק לשימוש דרך ממשק סגור. אם לא, Hydrogen-1.0 יצטרף לרשימה הארוכה של מודלים שהצטיינו בעיקר בהודעה לעיתונות.