智谱 GLM-5.3 被科学家拉去实验室特训，科研跑分反超 GPT-6 Astra

BiRun 讯，Deep Principle（深度原理）发布科研模型 Hydrogen-1.0，基于智谱 GLM-5.3 训练。在 OpenAI 的 FrontierScience-Research 科研测试中，Hydrogen-1.0 拿下 38.3 分，超过 GPT-6 Astra 的 33.3 分，原版 GLM-5.3 则只有 24.4 分。

它的训练材料很特别。科学论文通常只呈现最终成果，但真正做科研，还得知道实验怎么设计、哪里出了错、下一步该怎么调整。Deep Principle 把自家实验室的完整实验记录，以及一次次尝试和修改的过程，都拿来训练模型。

实际演示中，Hydrogen-1.0 能自己编写代码，调用科研软件模拟塑料分子的运动。中途发现模拟设置出错，它会自行修复，再继续运行和分析结果。另一项演示中，它为 12 组化学反应制定实验方案，还在虚拟实验室发现移液操作漏了更换吸头的步骤，随即修改流程。

团队还让它连续进行五轮新材料筛选。每轮都根据上一轮的评估结果，决定下一轮尝试什么。在寻找具有目标电子性质的金属配合物时，它最终找到的候选材料，在团队设定的指标上超过 GPT-6 Astra 和 Kimi-K3。

模型权重已按 MIT 协议开放，但训练所用的实验室数据没有公开。

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