Когда 1 триллион параметров - это не маркетинг, а необходимость
Представьте модель, которая не просто генерирует текст, а разбирается в квантовой механике, биологии клетки и дифференциальных уравнениях одновременно. Это Intern-S1-Pro - монстр с 1.008 триллионами параметров, который вышел в открытый доступ в начале 2026 года. И да, это не опечатка. Триллион.
Модель доступна на HuggingFace под названием internlm/intern-s1-pro и весит примерно 1.8 ТБ в формате BF16. Для сравнения: GPT-4 имела около 1.7 триллионов параметров, но была закрытой.
Что внутри этого научного Левиафана
Архитектура - чистое безумие. 16 экспертов MoE (Mixture of Experts), каждый по 67 миллиардов параметров. Но активируется только 2 эксперта за токен - классический подход MoE, который экономит вычислительные ресурсы.
| Компонент | Что это дает |
|---|---|
| Fourier Position Encoding (FoPE) | Лучше работает с длинными контекстами научных статей |
| STE Routing | Более точное распределение запросов между экспертами |
| 16 экспертов MoE | Специализация на разных научных областях |
FoPE - это новая фишка. Вместо стандартных позиционных эмбиддингов используются преобразования Фурье. Звучит сложно? На практике это значит, что модель лучше понимает длинные последовательности - именно то, что нужно для научных статей.
Запуск на vLLM: когда скорость важнее всего
vLLM с версии 0.4.5 (актуальной на февраль 2026) научился работать с MoE-моделями почти без потерь. Ключевое слово - "почти".
Что получаем на vLLM? Скорость. Около 45 токенов в секунду на научных текстах. Это быстрее, чем многие модели в 10 раз меньшего размера. Секрет в эффективной реализации PagedAttention и оптимизированной загрузке экспертов.
SGLang: для тех, кто любит сложные промпты
Если ваш научный workflow включает сложные цепочки промптов с ветвлениями - SGLang ваш выбор. Особенно после их последнего обновления в январе 2026, где добавили нативную поддержку MoE.
Вот где SGLang выигрывает у vLLM: работа с сложными промптами для научного анализа. Представьте цепочку: "проанализируй статью → выдели гипотезы → проверь статистику → предложи эксперименты". SGLang делает это за один проход.
Но есть нюанс: SGLang пока менее стабилен с такими большими моделями. Иногда эксперты загружаются с задержкой, особенно при переключении между разными научными областями.
Научное мышление или просто хорошая память?
Тестировал на задачах из (c/t)^n теста - модель справляется лучше, чем большинство коммерческих аналогов. Но не идеально.
Где Intern-S1-Pro реально сияет? В анализе научных статей. Даете PDF с исследованием по биоинформатике - получаете не просто summary, а критический разбор методологии, предположения о возможных ошибках и предложения для дальнейших исследований.
Сравнивал с подходом из статьи про геометрию внутренних представлений - у Intern-S1-Pro действительно более структурированные эмбиддинги для научных концептов.
Кому эта модель вообще нужна?
- Исследовательские лаборатории с доступом к суперкомпьютерам. Для них это замена штату младших научных сотрудников.
- Фармацевтические компании, анализирующие тысячи исследований одновременно.
- Академические институты, которые хотят автоматизировать рецензирование статей.
- Никому другому. Серьезно, если у вас нет как минимум 4 топовых GPU - даже не смотрите в эту сторону.
Альтернативы, которые не требуют продажи почки
Давайте реалистично: 99.9% людей не запустят эту модель. Что тогда?
| Модель | Параметры | Для науки | Запуск на |
|---|---|---|---|
| Qwen 2.5 72B | 72 млрд | Хорошо | 2x 4090 |
| Llama 3.1 405B | 405 млрд | Удовлетворительно | 8x A100 |
| Intern-S1-Pro | 1.008 трлн | Отлично | 4-8x H100 |
Для большинства задач хватит Qwen 2.5 с 72 миллиардами параметров. Особенно если использовать техники из KEF vs OpenAI o3 для улучшения reasoning.
Главный вопрос: а оно того стоит?
Если вы - университет с доступом к кластеру из 64 H100, то да. Для всех остальных - нет.
Но вот что интересно: сам факт существования такой модели меняет правила игры. Через год появятся квантованные версии, которые можно будет запускать на меньшем железе. Через два - аналогичные модели с лучшей архитектурой.
Intern-S1-Pro - это proof of concept. Доказательство, что open-source сообщество может создавать модели, конкурирующие с продуктами гигантов вроде OpenAI. Да, для запуска нужны серьезные ресурсы. Но модель существует и доступна всем.
Что дальше? Следите за развитием инструментов вроде SGLang и vLLM - именно они определят, насколько доступными станут такие гиганты. И проверяйте AI-SETT с 600 критериями - там уже есть тесты для научных моделей.
А пока - скачайте веса на HuggingFace, поставьте на полку и ждите, когда железо подешевеет. Или когда появится квантование до разумных размеров. Будущее уже здесь, просто оно пока не помещается в ваш серверный шкаф.
