SciReasoner – 跨学科科学推理多模态基础大模型

SciReasoner由上海人工智能实验室联合香港中文大学、中科院药物所、斯坦福大学、牛津大学等多机构团队联合研发，是面向生物医药、化学、材料领域的新一代科学推理多模态基础模型。

业界首创原生结构推理范式，将蛋白质三维构象、分子拓扑结构、晶体晶格转化为可寻址、可溯源的结构化推理单元，让AI依托真实三维空间证据完成科学推演，复刻科研人员分析思路。

模型基于通义千问Qwen3持续增量预训练，在86项跨学科权威评测基准中，67项刷新SOTA最优指标；覆盖蛋白功能解析、有机逆合成路线设计、药物分子筛选、新材料理化性质预测等核心科研场景，实现从传统黑箱数值预测到完整可解释科学推理链路的技术突破。

一、产品核心功能：

1、蛋白质功能智能注释：

依托Foldseek 3Di三维结构表征预测GO基因本体功能注释，针对低同源序列、孤儿蛋白识别能力优势突出。

2、有机分子逆合成路线规划：

自动解析目标产物分子骨架与官能团，精准定位分子断键位点，校验反应物分子结构并判断化学反应可行性。

3、三维分子虚拟药物筛选：

基于三维药效团相似度完成候选药物分子批量筛选，无需额外分子对接打分模块，也无需针对筛选任务单独微调模型。

4、晶体材料理化性质预测：

解析晶体空间群、原子配位环境、周期性晶格连接关系，精准预测晶体形成能、能带间隙等关键物理化学参数。

5、跨学科开放式科学问答与分子生成：

统一支持蛋白质、核酸DNA/RNA、有机小分子、晶体材料多类型结构输入，可完成开放式科研问答与全新分子自主设计。

二、产品核心优势：

1、原生三维结构推理架构：

三维结构Token并非辅助输入数据，而是模型推理核心证据载体；推理全程围绕空间构型、配位关系、晶体对称特性展开，逻辑链路可追溯。

2、低同源蛋白识别性能大幅领先：

针对序列同源度低于30%的蛋白功能预测任务，细胞组分（Cellular Component）Fmax指标由0.42提升至0.55，显著优于BLAST、ESM2等经典蛋白大模型。

3、单模型打通生物/化学/材料三大学科：

单一基座模型统一覆盖生命科学、有机化学、凝聚态材料三大科研领域；86项跨学科评测中67项登顶SOTA，打破领域专用模型碎片化壁垒。

4、推理过程高度可解释，便于科研复核：

双盲领域专家测评显示，98%样本的模型推理逻辑链质量持平或优于前沿通用大模型；每段推理Token均可反向映射至对应三维结构区域，便于人工核验。

5、有机逆合成推理精度行业顶尖：

在USPTO-50K标准逆合成数据集上，Top-1路线匹配准确率达72.0%，大幅超越此前最优模型RSGPT（63.4%）。

三、标准使用流程：

1、获取项目资源：

克隆项目GitHub代码仓库，下载配套SciReasoner模型权重文件。

2、配置运行环境：

参照项目README文档，安装全套Python依赖库，完成GPU推理运行环境部署。

3、结构化科研数据预处理：

按目标任务整理对应结构文件：蛋白质PDB/3Di文件、分子SMILES/ConfSeq序列、晶体CIF/SLICES晶格文件。

4、模型初始化加载：

实例化SciReasoner主模型，载入配套三维结构专用词表。

5、组合结构化输入指令：

将预处理完成的三维结构数据与自然语言科研问题拼接，统一送入模型推理入口。

6、输出完整可溯源推理链路：

模型返回带``标记、可供逐段核查的完整推理链条，同步输出最终科学预测结论。

7、三维结构溯源核验：

将推理逻辑中出现的结构Token反向映射至原始三维结构文件，供科研人员人工复核、验证推理合理性。