2026年6月18日，阿里ATH-Token Foundry联合中国人民大学高瓴人工智能学院正式开源多领域科学生成基础模型LOGOS。该模型采用统一科学语法与纯序列建模范式，1B参数量的LOGOS-1B版本性能超越参数量达8×7B的微软NatureLM模型，在六大核心科学任务上匹配或超越传统领域专用方法。
长期以来，科学大模型的研发普遍陷入“堆参数、拼算力”的惯性路径：不同学科领域各自为战，生物、化学、材料等方向的专用模型不仅无法跨领域复用，参数量也动辄突破数十B级别，高昂的部署成本让多数中小科研团队难以负担。微软此前推出的科学大模型NatureLM正是这类路线的代表产品，其采用MoE架构的8×7B版本参数量高达56B，仅推理阶段就需要专业级算力集群支撑。
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