一つのモデルがDNAの配列暗号を読み解き、気象場の時空間的な変化を理解し、医学画像で病巻を特定する必要がある——このような課題は以前は複数の専用モデルに分けて処理していた。7月20日、上海科学知能研究院はこの難問に対する統合的な解決策を明らかにした: 開放型の多モーダル基礎モデル「神珍（モンキー・キング・バンク、MKB）」は約110億パラメータを使用し、DNA、RNA、タンパク質、小分子、地球システムおよび医学画像の6つの科学データを一つの統一モデルで同時に扱い、理解だけでなく直接結果も生成する。

科学知能という分野では、タンパク質、分子、気象、医学画像といった方向にはそれぞれ高性能な専用モデルがすでに登場している。しかし、それらの背後にある法則は共通していない: シーケンスは前後の依存関係が重要であり、分子は原子間の結合構造が重要で、気象場は時空間の変化を注視し、医学画像は局所的な細節を重視する。これらの違いを保ちつつ、一つのモデルでそれらの間に共有可能な法則を学ばせることが、科学基礎モデルにとって常に避けて通れない課題だった。神珍はまさにその問題に取り組んだ。

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その骨格にはQwen3-VL-8Bを採用し、6種類の科学データごとに専門的なデータ処理経路を設けた。重要なのは、すべてのデータを同じ形式に圧縮して省力化しようとせず、共有モデルに入る前に、シーケンスの順序関係や分子の結合構造、気象場の空間分布、医学画像の局所的詳細をそのまま残すようにした点である。タンパク質と核酸はシーケンスに従って処理され、小分子は構造に従って処理され、気象データは空間分布を保持し、医学画像は画像の詳細を保持する。これらの能力を一つのモデルに集約し、使用時にタスクに応じて対応する機能を呼び出す。テキストの回答以外にも、RNA配列の生成、機械読取可能なSMILES分子表現、世界規模の気象場の生成、医学画像のセグメンテーション結果の生成が可能である。

約110億パラメータの規模において、神珍は生物シーケンス、小分子、気象、医学画像などのタスクで競争力のある成績を示した。DNA、RNA、タンパク質、異なる生物シーケンスの関係判断をカバーする20のタスクにおいて、神珍は3つの比較モデルの中で最優秀となる9つのタスクを獲得し、17のタスクで上位2位に入った。細かく比較すると、神珍は同規模のBiology-Instructionsよりも16のタスクで得点が高かった。また、総パラメータが約1兆のIntern-S1-Proに対して、両モデルはそれぞれ10のタスクで優れている。この比較は、パラメータ量が科学モデルの能力を測る唯一の基準ではないことを示しており、異なる科学対象に向かって有効なモデリング方法を設計することがより重要である。

生物シーケンスにとどまらず、神珍は小分子、気象、医学画像においても検証を行った。小分子については、公開されたベンチマークSMolInstructの6つの属性理解タスクにおいて、神珍は4つのタスクで最優秀または並んで最優秀を達成した。気象に関しては、オフライン評価では初期の大気場が与えられ、モデルは6時間ごとに予報を進めて10日目まで推移し、10日目の予報では500hPaの高度、2メートル気温、海面気圧など多くの指標が業務レベルの数値予報に達したり、それを超えるものとなった。医学画像のセグメンテーションでは、CT、MRI、病理などを含む9種類の画像モダリティ、10万以上の画像・テキストサンプルをカバーする評価において、神珍の予測領域と人工的にラベル付けされた領域の平均Diceスコアは91.20で、7つの評価方法の中で第1位となり、9種類の画像を見ると、5種類で第1位、他の4種類で第2位を記録した。

神珍は4つの代表的な能力を一つの統一モデルにまとめた: 生物シーケンスの理解、小分子の性質の予測またはSMILESの生成、最大10日の世界気象場の連続的な生成、文章提示に基づいた医学画像のセグメンテーション。異なるタスクはそれぞれの処理コンポーネントを呼び出すが、共通のモデル本体と統合的なトレーニングされた重みを使用し、研究者は複数の独立した領域モデルの間を往復する必要がない。

科学モデルにとって、オープンな重みは第一歩である。コード、例、明確な入出力説明を同時に提供できるかどうかは、モデルが検証や再利用可能かどうかを決定する。今回の発表では、モデルの重み、推論コード、例のスクリプト、入力説明、使用文書を同時に公開し、気象予報と医学画像セグメンテーションに必要な設定を補完し、研究者がローカルに配置するか、既存の研究プロセスに接続できるようにした。研究者は星河啓智科学知能開放プラットフォームを通じてモデルをダウンロードまたはAPIを呼び出せ、プラットフォームに集積された1500を超える科学モデルやツールと再創造を行うことができる。また、Hugging Faceから重みをダウンロードし、GitHubから推論コードと例を取得することもできる。

今年3月初頭に登場したシステムレベルの科学研究エージェント「大聖」のスーパーブレインとして、神珍という名前は『西遊記』に登場する天河定底神珍鉄から来ている。チームはこのオープンモデルが比較的簡潔な形で多様な科学タスクを担うことを望み、さらに多くの研究者に参加して検証、使用、共同構築するよう願っている。