Deep Principle, 753B parametreli Hydrogen-1.0 modelini açtı

Deep Principle, kimya, malzeme bilimi ve yaşam bilimleri için geliştirdiği açık ağırlıklı Hydrogen-1.0 modelini MIT lisansıyla yayımladı. Model, Z.ai’nin GLM-5.3 modeli üzerine ek eğitimle kuruldu: 753B parametreli MoE mimarisinde yaklaşık 40B aktif parametre, 1M token context window ve 128K çıktı sınırı var. Ağırlıklar Hugging Face ve ModelScope’ta. Şirketin kendi bildirdiği sonuca göre model, FrontierScience-Research’te yüzde 38,3 ile GPT-6-Astra’nın yüzde 33,3’ünü geçiyor.

Hydrogen-1.0 modeli yeni bir model ve bu ilk sürüm. Yükseltme yolu ya da breaking change yok. Kaynak alfa veya beta etiketi de kullanmıyor. Sizin için asıl karar, 753B parametreli bir modeli kendi altyapınızda çalıştırıp çalıştırmamak. Bu kararı üç ayrıntı belirliyor.

Hydrogen-1.0 modeli için donanım planı

Ekibin test ettiği yol belli: SGLang ile BF16 serving, 8 GPU, tensor parallelism 8. NVFP4 build’i NVIDIA B200 ve B300’ü, MXFP4 build’i AMD Instinct MI350X ve MI355X’i hedefliyor. Daha eski kartlar için yazılmış bir yol yok. İşe elinizdeki GPU sınıfını bu listeyle eşleştirerek başlayın.

OpenAI uyumlu API ve lisans

Sunucu OpenAI uyumlu bir API açıyor ve reasoning_effort ayarı var. Mevcut client kodunuz endpoint değişikliğiyle bağlanabilir. Inference (çıkarım) maliyetini bu ayarla dengeleyebilirsiniz. Ağırlıklar MIT lisanslı, taban GLM-5.3 ise kendi lisansıyla dağıtılıyor. İkisini birlikte hukuk ekibine gösterin.

Agent kullanımında sandbox

Demolarda model Python yazıp GROMACS çalıştırıyor. Hydrogen-1.0 modelini agent olarak bağlayacaksanız ürettiği script’leri izole bir sandbox’ta çalıştırın.

Kimin beklemesi mantıklı

Benchmark sonuçları şirketin kendi raporu. Veri setleri ve eğitim tarifleri yayımlanmadı. Kimya ya da malzeme alanında çalışan ve uygun GPU’su olan ekipler Hydrogen-1.0 modelini kendi görevleriyle sınasın. Genel amaçlı kodlama modeli arayan ekipler bekleyebilir.