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刚刚！活水模型（42model）上线科研大模型 Intern-S2-397B

上海人工智能实验室开源的 3970 亿参数科研大模型书生-S2，官方全精度约 807GB。我们把它压到 98GB，一台 128GB 内存的 Mac 就能本地运行。

10 分钟
模型上新本地大模型科研

小编的话：读论文、推公式、查一个跨学科的概念，科研里最费神的往往是那几步推理。可是没发表的数据、还在写的稿子，你未必愿意上传到云端。活水模型今天上线科研大模型 Intern-S2-397B（书生-S2），一台 128GB 内存的 Mac 就能在本地跑起来。

深夜改论文，卡在一段推导上。你想找个懂行的帮手一起捋一遍，又不想把尚未发表的实验数据贴进网页里的对话框。

书生-S2 能帮上的就是这一步。按官方介绍，书生-S2 的科研能力在开源模型里排在前列；现在，这个模型可以装进你自己的电脑。

书生-S2 从哪里来

书生-S2 由上海人工智能实验室研发，2026 年 9 月以 Apache-2.0 许可开源，正式名称是 Intern-S2-397B，总参数 3970 亿。

据官方介绍，书生-S2 的通用能力（知识、代码、智能体）达到开源模型第一梯队。在生命科学与材料结构相关的理解、生成和设计任务上，比如 Biology-Instructions、Mol-Instructions，它大幅领先其他开闭源旗舰模型。在 IMO-Proof、AdvancedMathBench 等强调长程严谨推理的竞赛数学与高等数学基准上，它整体领先现有开源模型，并达到 Gemini 3.1 Pro 等顶尖闭源模型的水平。

书生-S2 用的是 MoE（混合专家）结构。好比一个有 512 位专家的团队，每写一个 token（模型处理文字的最小单位）只请其中 10 位出场，所以计算量不大；可哪一步会请到谁事先不知道，所有专家都得常驻内存，对内存的要求一点不低。

内存于是成了难点。官方全精度权重约 807GB，8 比特版也要 400 多 GB，普通电脑装不下。活水模型做的，是把书生-S2 压缩成一台 128GB 内存的 Mac 装得下的版本。量化就是降低数值精度来缩小体积，我们把它压到 98GB，平均每个参数不到 2 比特，同时把对压缩最敏感的部分（比如每个字都要经过的注意力层）保留在 8 比特。压缩后，我们在一份它从没见过的中文文档上和 8 比特版逐字对比，81.2% 的位置两者选出的下一个字相同。

书生-S2 强在哪里，在本机跑得怎样

我们在 Apple M3 Max（128GB 内存）上实测了四道题：一句话解释量子纠缠、写一段 150 字的长城简史、一道火车到站时间的应用题、一段 Python 代码。火车题和代码题给出了正确答案；两道中文题在我们设的输出长度内还没写完思考过程、没给出最终答案，但思考里写出的草稿准确、通顺。下面这张是火车题的原始输出：

Intern-S2-397B 在本机回答火车到站时间

书生-S2 会先写思考过程再作答。在我们测的几道题里，它都先把条件、步骤、验算写一遍，再给出结论，你能看到答案是怎么得出的。

速度方面，在这台电脑上每秒生成约 6 到 15 个 token，视上下文长短而定。电脑配置不同，速度也会不同。

同样来自实测的局限，用之前要知道：

  • 速度偏慢。 先想后答，在我们测的几道题里，思考过程都比答案长得多，一个问题要等上一阵。适合认真推一道题，不适合随口闲聊。
  • 压缩很激进。 每个参数不到 2 比特，与原版相比多少有损失，所以它归在「前沿」实验模型里。上面的对比只在一台电脑、一份中文文档上完成，重要结论请回到原始文献核对。
  • 只含文本部分。 官方原版能看图，这个版本暂不支持图片输入。

如何下载

  1. 打开活水模型桌面版，点左侧「模型」，切到「发现」；
  2. 在能力分类里选「科研」，找到 Intern-S2-397B（卡片上标着「前沿」）；
  3. 点「一键下载」，弹出「下载前自检」；
  4. 在「存到哪块盘」里选一块外置盘（没有列出的话点「注册其它盘…」添加），自检会查这块盘的格式、剩余空间和读写速度；
  5. 勾选「我已知晓风险」，点「下载」。

模型文件 98GB，需要至少 128GB 内存的电脑，外加一块剩余空间 100GB 以上的外置盘。80GB 以上的前沿模型一律存到外置盘，不占用系统盘；盘越快，下载和加载越快。下载完成后会自动校验文件完整性。如果列表里还没有它，重启一次活水模型即可刷新。

如何使用

科研类模型在桌面版里没有单独的对话页面，装好后卡片上会提示「在 agent 客户端中使用」。有两种用法。

第一种，在命令行里直接问它，一问一答：

42model run intern-s2 "用三句话解释什么是 KL 散度"

第二种，让你常用的 AI 客户端调用它。活水模型在本机提供标准接口，在桌面版左侧的「接入」页可以看到本地端点地址，按标准协议接进去即可。接好后，客户端里的每一次提问都由你电脑上的书生-S2 回答，资料不出本机。

常见问题

问题 1：书生-S2 免费吗？可以商用吗？

免费。它以 Apache-2.0 许可开源，个人和商业用途都可以使用，只需保留上游的版权与许可声明。

问题 2：在本地使用书生-S2，建议什么配置？

至少 128GB 内存，外加一块剩余空间 100GB 以上的外置盘（前沿模型不占用系统盘）。我们在 Apple M3 Max（128GB 内存）上测得每秒约 6 到 15 个 token；内存不足 128GB 的电脑放不下它。

问题 3：活水模型（42model）是免费的吗？

在你电脑上下载和运行模型不收费。云端微调等需要算力的服务另外计费，用之前会先告诉你要扣多少。

问题 4：简单上手的方法是什么？

把这篇文章直接交给你的 AI 助手。Claude Code、Codex 这类助手能在你的电脑上替你执行操作，业内叫它们 Agent。告诉助手「照着这篇帮我装好书生-S2，再用它帮我检查一段推导」，剩下的步骤助手会替你做。

活水互动

你的研究里，最想让一个本地大模型帮你推一遍的是哪一步？一段数学证明、一个实验设计，还是一篇看不太懂的论文？在评论区说说，我们挑几个问题，用书生-S2 现场推给你看。

活水 AI 实验室（42ailab） — 探索智能边界的 AI 创新实验室，以认知科学为基石，推动 AI 与人类智能的深度融合，真正理解并增强智能 —— 碳基的，也是硅基的。

活水模型（42model） — 由活水 AI 实验室出品的高性能本地 AI 大模型推理引擎，让翻译、转写、识别、对话、编程等 AI 能力在你的本机免费私密运行；并可借云端算力微调专属模型，回传本机运行。