S1-Omni превосходит GPT-5.5 и Gemini-3.1-Pro в научных задачах

Исследователи представили S1-Omni — унифицированную мультимодальную модель рассуждений, предназначенную для научных задач: понимания, прогнозирования и генерации. Модель объединяет возможности, которые ранее были разрознены в разных специализированных решениях.

Архитектура S1-Omni строится на трёх компонентах: унифицированное представление научных данных, согласование с естественно-научными знаниями и декодирование для конкретных задач. Модель работает с различными типами данных: CIF, SMILES, последовательностями белков, спектрами и научными изображениями.

Модель обучена на корпусе S1-Omni-Corpus, включающем 200 научных задач и миллионы примеров рассуждений. Оценка проводилась более чем на 60 научных бенчмарках. Результаты показали, что S1-Omni превосходит GPT-5.5 и Gemini-3.1-Pro на большинстве тестов, а на некоторых сравнялась с доменно-специфичными моделями или превзошла их.

S1-Omni способна к предсказанию свойств, генерации молекул по спектрам, предсказанию белковых сайтов и структур, а также к генерации и редактированию научных изображений. В интеграцию заложены научные законы и экспертные знания.

Разработка S1-Omni — шаг к созданию единой научной модели ИИ, способной работать с гетерогенными данными и законами природы. Это может ускорить исследования в материаловедении, химии, биологии и смежных областях.