实体库 · 模型
Hydrogen-1.0（附 NVFP4、MXFP4 版）
Hydrogen-1.0（附 NVFP4、MXFP4 版）：模型 · 科学与数据；2026-11-02 · 开放权重 · MIT；实体库里有 1 条带证据的关系（1 条由它指出，0 条指向它）。
- 发布日2026-11-02
- 可得性开放权重
- 许可MIT（模型卡：BF16 权重按 MIT，保留版权与许可声明；深度原理自写的代码和文档按 Apache-2.0）。基座 GLM-5.3 在 HF 上的许可标签是 other（glm-5.3），本刊没有核两者的关系
- 规模 / 类型科学问题与科研辅助的文本模型：在智谱 GLM-5.3 上做 SFT 加 RL 的后训练，数据是化学、材料、生命科学的领域知识、自家实验室记录和发现轨迹。总参数 753B（HF 张量合计 753,329,940,480，与 GLM-5.3 的合计一致，MoE，DSA 稀疏注意力架构）；激活参数卡里没写。上下文 1M token，最长输出 128K
- 可得性（原文）开放权重：HF（BF16 原版；NVFP4 版给 NVIDIA Blackwell B200/B300，MXFP4 版给 AMD MI350X/MI355X）和 ModelScope；HF 设了自动审批（gated: auto，页面可见，下载前要在 HF 页同意条款）；另有 NeuroSpark 平台的 API 和他们自家的 AI Scientist 产品 Mira。官方示例用 SGLang 在 8 张卡上跑
- 要点深度原理称在 FrontierScience-Research 上超过 GPT-6-Astra，GPQA-Diamond 上比 GLM-5.3 有提升，大致和 Kimi-K3 持平（厂商自述，博客图 1，自家评测设置）
- 内部评测：科学计算和单步正向反应预测上，Hydrogen-1.0 在三档思考强度下都高于 GPT-6 Astra，对最高思考档分别领先 5.13 和 4.76 个百分点；NMR 结构解析 Astra 最高档反而高 3.33 分；实验方案设计上和 Kimi-K3 比（117 道共同题）（厂商自述，内部案例，博客原话提醒不同任务的绝对分不能直接比能力）
- 模型卡写明训练数据和完整配方不随权重发布；输出“需科学复核”，不当作经过验证的实验结论（模型卡）
- 发布日出处：深度原理博客列表里“Introducing Hydrogen-1.0”标 Nov 2, 2026（Model Release），正文写 “Today, we are introducing Hydrogen-1.0”；HF 仓库 UTC 10-31 15:54 已建，量化版 17:32
- 一手链接深度原理官方博客 · HF 模型页（含模型卡） · 博客列表（带日期）
- 进了台账的期EP.110
关系 每条写成一句话：主语 → 宾语，点开看证据
开发者 · 1
- Hydrogen-1.0（附 NVFP4、MXFP4 版）的开发方是深度原理
证据 1
在 Landscape 的位置 · 1
- Hydrogen-1.0（附 NVFP4、MXFP4 版）出现在 Landscape 的「AI 新模型台账 · 06 科学、生物与结构化数据」