阿里联合人大开源多领域科学生成基础模型 LOGOS，参数效率超越微软 NatureLM

阿里与中国人民大学宣布开源首个基于统一“科学语法”的多领域科学生成基础模型 LOGOS。该模型将蛋白质、小分子、材料等异构对象编码为统一离散 Token 序列，实现跨模态理解和生成。

LOGOS 在六大科学任务上以纯序列范式匹配或超越领域专用方法。其 1B 参数版本仅用 1/56 的参数量，就在多个任务上超越微软 NatureLM（8×7B），展现极高参数效率。模型还通过“文字描述法”将 3D 空间接触模式语法化为离散 Token，无需 3D 坐标即可理解复杂互作规律。

LOGOS 构建了涵盖 7 类模态、总计 44.87B tokens 的预训练语料库，包括蛋白质、抗体、小分子、化学反应等。其统一语法消除了预训练与下游应用的“目标偏差”，无需大量微调即可激活生成能力。模型权重、推理代码及技术报告已全面开源。