O Laboratório de IA de Xangai apresentou seu modelo base multimodal orientado para ciência, Intern-S2-397B, com pesos abertos nas plataformas Hugging Face e ModelScope. O anúncio ocorreu após uma apresentação no Fórum de Inovação Putian em 13 de setembro de 2026 e um briefing de laboratório em 21 de setembro.
O nome oficial em inglês do laboratório é Shanghai AI Laboratory / Intern-S2. Este lançamento difere de publicações recentes do laboratório, como Atria Dawn, Intern Physical World Model W0 e NCP-ArchPreview, pois representa o lançamento dos pesos de um modelo científico com arquitetura, e não o anúncio de outro agente ou modelo de mundo.
O modelo Intern-S2 é projetado para executar tarefas científicas de longo alcance e ciclos de agentes. Os materiais do laboratório destacam a presença de um Decodificador de Memória (Memory Decoder) conectável, que permite anexar módulos de domínio sem a necessidade de retreinar todo o modelo base. Por exemplo, o uso do Intern-MemDec-4B em experimentos biológicos aumentou as pontuações médias em Instruções Biológicas de aproximadamente 56,92 para 60,32, mantendo os resultados gerais no nível do modelo principal.
No Hugging Face, está indicado que o mapa Intern-S2-397B contém cerca de 403 bilhões de parâmetros. O modelo passou por pré-treinamento visual em páginas de literatura científica não processada, treinamento científico multdomínio por reforço em mais de 20 áreas, e treinamento por reforço de agente de longo alcance em ambientes isolados. Caminhos de serviço estão previstos através de LMDeploy, vLLM e SGLang, e um endpoint de API oficial da Intern foi documentado.
O Laboratório de IA de Xangai informa que o Intern-S2 foi profundamente otimizado em conjunto com o stack computacional Ascend da Huawei em aspectos de computação, comunicação e memória. Além disso, o modelo será integrado à plataforma de descobertas científicas Intern DuanYan do laboratório, que abrange áreas de ciências da vida, materiais, semicondutores e disciplinas afins. De acordo com as declarações do fornecedor, o Intern-S2 ocupa o primeiro lugar entre modelos de código aberto em conhecimento, código e conjuntos de agentes, demonstrando fortes resultados em tarefas de biologia e ciência dos materiais; no entanto, esses números são atualmente dados do laboratório antes de testes independentes.
Para grupos de pesquisa, o resultado final é o acesso aos pesos baixáveis do Intern-S2-397B, acompanhados pela documentação do Decodificador de Memória e uma nota sobre a colaboração com a Ascend. Assim, este é um modelo base multimodal aberto, atualizado para uso pela comunidade, e não apenas um anúncio baseado em API fechada.
