딥 프린시플, 일부 과학 평가서 GPT-6 아스트라 앞선 '하이드로젠' 공개↗ (원문, 새 창)

중국 딥 프린시플이 실제 실험 기록과 연구 과정의 시행착오까지 학습한 과학 특화 오픈웨이트 모델 '하이드로젠-1.0'을 공개했다. 총 7530억개 매개변수의 MoE 구조로 토큰당 약 400억개만 활성화하며, 과학 연구 역량 평가 'FSR'에서 38.3%를 기록해 GPT-6 아스트라의 33.3%를 앞섰다. 화학 반응 예측과 과학 컴퓨팅에서도 각각 4.76%p, 5.13%p 높은 성능을 보였고, 전이금속 착물 탐색 과제에서는 평균 에너지 차이 4.318eV로 GPT-6 아스트라(3.689eV)와 키미-K3(3.353eV)를 모두 능가했다. 다만 핵자기공명 분자 구조 규명에서는 GPT-6 아스트라가 더 높은 점수를 기록했으며, 실제 신소재 합성이나 실험적 검증까지 완료한 것은 아니다.

• 7530억 매개변수 MoE 구조 오픈웨이트 모델, MIT 라이선스로 가중치 공개
• 과학연구 평가 FSR 38.3%로 GPT-6 아스트라(33.3%) 상회
• 화학 반응 예측·과학 컴퓨팅에서 GPT-6 아스트라 각각 4.76%p·5.13%p 앞서
• 신소재 탐색 과제서 후보 물질 평균 에너지 차이 4.318eV로 경쟁 모델 모두 능가