InternLM、科学特化型 35B モデル Intern-S2-Preview を公開──1 兆パラメータ級に匹敵する専門性能
Qwen3.5 をベースに、小分子構造や結晶生成などの高度な科学タスクに特化し、RL による推論効率化と思考モードを標準搭載した。
リリース: 2026-05-15 · 読了 3 分何が起きた
35B パラメータながら、1 兆パラメータ規模の Intern-S1-Pro に匹敵する科学タスク性能を達成
小分子構造の空間モデリングや材料結晶構造の生成機能を備えた、初の汎用・科学両立型オープンソースモデル
共有重み MTP（Multi-Token Prediction）と CoT 圧縮技術により、推論速度と論理的整合性を向上
デフォルトで「思考モード（Thinking Mode）」を有効化しており、科学ワークフローにおけるエージェント性能を強化
なぜ重要
35B という中規模サイズで 1T 級の専門性能が出るため、特定ドメイン（製薬・材料開発）におけるローカル運用コストが劇的に下がる
思考モード（CoT）の圧縮技術が実装されており、推論の質を維持しつつレイテンシを抑えたい実務的なエージェント実装の参考になる
👁️ 開発者
vLLM や SGLang などの主要フレームワークに即時対応しており、エンジニアは既存の推論パイプラインを維持したまま、科学ドメインに特化したエージェント機能を組み込める。
🇯🇵 日本
国内の化学・素材メーカー（大手素材メーカーや製薬スタートアップを想定）の研究開発部門において、機密性の高い分子データを用いたインハウスの AI 基盤を、単一ノードの GPU 環境で構築する選択肢が現実的になる。