一句话看懂：2026年7月19日，上海科学智能研究院在WAIC 2026上发布“神珍”科学多模态基础模型。该模型以约110亿参数，在单一框架内实现了对DNA、RNA、蛋白质、小分子、地球系统与医学图像六类科学数据的理解与生成，是此前“大圣”科研智能体的核心大脑，并已面向社区开源。
事件核心：发生了什么
在2026世界人工智能大会的科学智能开放论坛上，上海科学智能研究院正式发布了名为“神珍”的科学多模态基础模型。模型名称取自《西游记》中的“神珍铁”，寓意能以相对简洁的形式承载多样化的科学任务。技术上，神珍基于材料科学、生命科学、地球科学等多学科，实现了跨域科学知识的阶段性统一表征与多模态融合理解。模型参数量约为110亿，共享骨干部分采用了Qwen3-VL-8B架构。针对六类数据，模型设计了专属处理路径，能在接入共享模型前保留序列顺序、分子连接结构、气象场空间分布及医学图像局部细节等关键信息。与许多只能做理解或只能做生成的模型不同，神珍在单一框架内直接集成了理解与生成能力，可以输出RNA序列、分子SMILES表示、全球气象场以及医学图像分割结果等。目前，上海科学智能研究院已在Hugging Face、GitHub和“星海启智”科学智能开放平台开放了模型权重、推理代码、示例脚本及使用文档，研究者可下载或通过API调用，并利用平台上已有的1500多个科学模型与工具。
为什么重要
神珍的直接意义在于它尝试打破科学领域内长期存在的“单一数据、单一模型”拼凑模式。过去，做基因分析、蛋白结构预测、气象模拟、医疗影像识别往往需要分别调用不同模型，数据格式和接口互不兼容。神珍用一个共享骨干统一表征六种异质数据，为科学家降低多学科交叉研究的工程门槛。从技术路线看，它没有盲目追求万亿参数，而是在110亿规模上做精细化设计与多路径对齐，强调“理解+生成”一体，这为资源有限的科研团队提供了实实在在的参照：大规模不一定等于大能力，结构设计和对齐方式同等重要。从开源生态看，官方主动开放全栈资源并入驻主流平台，意图推动科学智能从闭门研发走向社区共建，这一点与当前大模型行业“开源驱动创新”的大趋势高度一致。
对用户/开发者/创作者的影响
对AI基础科研领域的开发者而言，神珍提供了一个可直接拿去微调或二次开发的基础模型，尤其在跨学科数据对齐场景下有了现成骨架，不必从零训练。对于专注于药物研发、气象预报、精准农业等垂直赛道的团队，可以基于模型进行少样本学习或任务级迁移，降低数据标注和算力成本。对于企业CIO与CTO，神珍的开放程度和已在平台落地的1,500+配套工具，使其成为构建私有科学AI中台时值得评估的基础设施选型之一。普通用户短期内可能不会直接接触到神珍，但通过“星海启智”平台，实验室和企业可以快速构建科学问答、分子搜索、疾病筛查辅助等应用，这些最终将转化为更高效的新药筛选、更准确的天气预报等实际产出。
AI 工具推荐
想把多个 AI 模型放在一个入口？
GamsGo AI 集成 ChatGPT、DeepSeek、Gemini、Claude、Midjourney、Veo 等常用模型，适合写作、绘图、视频和日常 AI 工作流。
推广链接：通过此链接购买，我可能获得佣金，不影响你的价格。
值得关注的后续
第一，开源社区的实际采用率。模型已发布，后续是否有第三方研究者重构、微调或接入自己的数据集，是衡量其生命力的关键。第二，是否推出更大参数版本或特定学科增强版。当前神珍以110亿参数覆盖六类数据，面对复杂任务时可能会暴露出容量瓶颈，上海科学智能研究院后续是否会推出面向单个学科的深度增强模型值得观察。第三，与“大圣”智能体的协同落地。官宣称神珍是大圣科研智能体的“大脑”，但二者具体如何配合、是否会开放智能体接口，目前公开信息有限，这关系到从模型到科学发现闭环的实用程度。
来源：AIbase
