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動察 Beating AI 快訊，Deep Principle（深度原理）發布科研模型 Hydrogen-1.0，基於智譜 GLM-5.3 訓練。在 OpenAI 的 FrontierScience-Research 科研測試中，Hydrogen-1.0 拿下 38.3 分，超過 GPT-6 Astra 的 33.3 分，原版 GLM-5.3 則只有 24.4 分。

它的訓練材料很特別。科學論文通常只呈現最終成果，但真正做科研，還得知道實驗怎麼設計、哪裡出了錯、下一步該怎麼調整。Deep Principle 把自家實驗室的完整實驗記錄，以及一次次嘗試和修改的過程，都拿來訓練模型。

實際演示中，Hydrogen-1.0 能自己編寫程式碼，調用科研軟體模擬塑料分子的運動。中途發現模擬設置出錯，它會自行修復，再繼續運行和分析結果。另一項演示中，它為 12 組化學反應制定實驗方案，還在虛擬實驗室發現移液操作漏了更換吸頭的步驟，隨即修改流程。

團隊還讓它連續進行五輪新材料篩選。每輪都根據上一輪的評估結果，決定下一輪嘗試什麼。在尋找具有目標電子性質的金屬配合物時，它最終找到的候選材料，在團隊設定的指標上超過 GPT-6 Astra 和 Kimi-K3。

模型權重已按 MIT 協議開放，但訓練所用的實驗室數據沒有公開。