书生

书生是上海人工智能实验室推出的科学向多模态基础大模型，用户可以在书生官方对话平台直接在线体验该模型能力。该模型定位科学智能基座，兼顾通用对话与专业科研任务，重点强化科学多模态理解、深度数学推理以及智能体自主执行能力，为科研人员、学习者提供AI辅助科研工具。

书生官网入口网址：https://chat.intern-ai.org.cn/

书生属于科学智能体基础大模型，经过科学文献、多模态科研数据专项预训练，结合监督微调、多任务强化学习完成后处理优化，打通从问题理解、分析推导到工具调用的完整链路。区别于通用对话大模型，它优先面向生命科学、材料、数学等硬核学科，支持图文结合的科学问题输入，可识别RNA结构图、数学公式、实验图表等科研素材，既可以完成问答解析，也可以处理长链条、多步骤的复杂科研任务，兼顾在线对话体验与API二次开发能力。

主要功能特点

• 全模态科学理解能力：支持解析各类科学图像，比如RNA二级结构图、分子DNA结构图、实验图谱，能够根据可视化科研素材完成识别、解读、问题推导，覆盖生物学、化学、材料科学等方向任务，在分子设计、生物指令评测基准中表现突出。
• 高阶深度推理与数学证明：擅长竞赛数学、高等数学的复杂演算，支持案例分析、素数结构解析、严谨数学证明等任务，可处理黑板公式、复杂方程式，长链条思考模式下输出完整推导步骤，解决高难度数理问题。
• Agent智能体自主任务执行：具备任务拆解、工具调用、分步规划能力。面对现实复合型问题，模型可以自动拆分目标，调用检索、查询等工具，一步步推进直至输出可靠结果。例如根据生物入侵物种信息，自主检索获取对应地理位置邮政编码，完成多环节调研任务，不局限于简单问答，实现任务闭环处理。
• 长文本科研处理：依托256K上下文，能够读取长篇论文、多组实验数据，综合大量资料开展分析总结，适配文献研读、实验复盘类需求。

优势亮点

• 第一，科学专项能力突出，在多项科学评测基准上达到国际领先水平，部分科学任务能力可以比肩海外顶尖闭源大模型，是开源阵营中侧重科研场景的代表性基座模型。模型采用MemoryDecoder记忆增强模块，在不改动主干模型权重前提下快速适配细分科学领域，降低行业二次微调成本。
• 第二，深度思考模式原生加持，DeepThink深度思考机制，让模型输出答案前先完成完整思维链推演，降低数理、科研场景的幻觉概率，推导过程更严谨。
• 第三，多模态与智能体一体化，不是割裂的识图、问答、工具调用模块，而是统一训练框架，图文理解、推理、工具调用互相协同，适配真实科研的复杂工作流。
• 第四，开放可体验，普通用户可直接在书生网页对话平台上手测试，开发者可通过API接口集成到自有科研系统，兼顾普通用户试用与技术开发需求。

适用人群与场景

• 高校科研人员：生命科学、材料、数理方向研究者，可辅助解读科研图表、文献梳理、分子结构分析、数学证明辅助，缩短前期调研分析时间。
• 理工科学生与竞赛学习者：解析复杂数理题目，看懂生物、化学示意图，梳理解题推导逻辑，辅助课程学习、学科竞赛训练。
• AI开发者与科研平台建设者：借助API调用模型能力，搭建科研AI助手、科学分析工具，开展科学智能相关二次开发。
• 科普与知识调研场景：处理跨学科复合型调研任务，需要图文结合分析、多步骤信息检索的知识探究工作。

需要注意，该模型为科研辅助工具，输出的科学结论、数学推导仍需要使用者结合专业文献与实验结果校验，不可直接当作实验定论使用。