Intern-S2-Preview 공개

InternLM이 35B scientific multimodal foundation model Intern-S2-Preview를 공개했다.

Qwen3.5를 기반으로 계속 사전학습했고, pre-training부터 reinforcement learning(RL)까지 잇는 full-chain training과 task scaling을 적용했다. 수백 개의 전문 과학 task를 확장해 일반 reasoning, multimodal understanding, agent capabilities를 함께 끌어올렸다고 설명했다.

• 핵심 과학 과제에서 trillion-scale Intern-S1-Pro와 맞먹는 성능을 냈다.
• 소분자 구조의 공간 모델링을 강화하고, 실수값 예측 모듈을 추가했다.
• 재료 결정 구조 생성과 일반 능력을 함께 갖춘 첫 오픈소스 모델로 제시했다.
• RL 단계에서는 shared-weight MTP + KL loss로 training-inference mismatch를 줄이고, CoT compression으로 응답을 짧게 하면서 추론 성능과 속도를 개선했다.
• scientific agent benchmark에서도 이전 세대보다 강한 agentic ability를 보였다고 밝혔다.