S1-Omni: A Unified Multimodal Reasoning Model for Scientific Understanding, Prediction, and Generation
作者: Jiahao Zhao, Junyi Liu, Lifeng Xu, Nan Xu, Qingli Wang, Qingxiao Li, Tianle Chen, Xiaoyu Wu, Yawen Zheng, Zikai Wang, Guanming Liu, Hequn Zhou, Jingyi Wang, Jingyuan Shu, Keqi Wang, Li He, Songyang Diao, Wenhui Xu, Xinyu Ren, Yaqin Fan, Yujin Zhou, Zhanao Yao
分类: cs.AI
发布日期: 2026-07-20
💡 一句话要点
提出S1-Omni以解决科学理解与预测的多模态建模问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态推理 科学理解 模型整合 知识对齐 任务特定解码
📋 核心要点
- 现有的科学推理模型能力高度碎片化，无法有效联合建模异构数据和科学知识。
- S1-Omni通过统一表示科学数据、对齐自然世界知识和任务特定解码来整合多种能力。
- 在训练和评估中，S1-Omni在多个基准上超越了现有的先进模型，展示了其强大的推理能力。
📝 摘要（中文）
我们提出了S1-Omni，一个统一的多模态推理模型，用于科学理解、预测和生成。尽管AI for Science（AI4S）在领域特定模型、工具增强的LLM和科学语言模型方面取得了显著进展，但模型能力仍然高度碎片化，限制了异构数据、科学法则和专家知识的联合建模。S1-Omni通过将这些能力整合为一个连贯的科学推理模型来解决这一问题。其架构基于三个核心组件：科学数据的统一表示、自然世界知识的对齐以及特定领域任务的解码。S1-Omni在覆盖200个科学任务的S1-Omni-Corpus上进行训练，包含数百万个推理样本，并在60多个科学基准上进行评估，表现优于GPT-5.5和Gemini-3.1-Pro，并在多个基准上与领域特定模型相匹配或超越。总体而言，S1-Omni为统一科学建模提供了切实可行的路径。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决科学推理领域中模型能力碎片化的问题，现有方法难以有效整合异构数据和科学知识，限制了科学理解和预测的能力。
核心思路：S1-Omni的核心思路是将多种科学数据和知识整合到一个统一的推理模型中，通过共享表示空间来增强模型的推理能力。
技术框架：S1-Omni的整体架构包括三个主要模块：统一的科学数据表示、自然世界知识的对齐以及针对特定任务的解码。这些模块共同支持模型在多种科学任务中的应用。
关键创新：S1-Omni的关键创新在于其统一的表示方法和对科学法则的整合，使得模型能够从科学证据中进行推理，这在现有方法中是缺乏的。
关键设计：在模型训练中，使用了S1-Omni-Corpus，覆盖200个科学任务，包含数百万个样本，采用了特定的损失函数和网络结构，以优化模型的推理性能。通过这些设计，S1-Omni能够在多种科学任务中表现出色。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，S1-Omni在超过60个科学基准上表现优于GPT-5.5和Gemini-3.1-Pro，且在多个领域特定基准上与现有模型相比，展现出显著的性能提升，证明了其在科学推理中的有效性和优势。
🎯 应用场景
S1-Omni的潜在应用领域包括药物发现、材料科学和生物信息学等。通过统一的科学推理能力，该模型能够在科学研究中提供更准确的预测和生成，推动科学发现的进程。未来，S1-Omni有望在多学科交叉研究中发挥重要作用，促进科学知识的整合与应用。
📄 摘要（原文）
We present S1-Omni, a unified multimodal reasoning model for scientific understanding, prediction, and generation. AI for Science (AI4S) has advanced significantly through domain-specific models, tool-augmented LLMs, and scientific language models. However, model capabilities remain highly fragmented, limiting the joint modeling of heterogeneous data, scientific laws, and expert knowledge. S1-Omni addresses this gap by consolidating these capabilities into a single, coherent scientific reasoning model. The architecture of S1-Omni is built upon three core components: unified representation of scientific data, natural-world knowledge alignment, and decoding for domain-specific tasks. First, S1-Omni maps natural-language instructions and scientific objects, including CIF, SMILES, protein sequences, spectra, and scientific images, into a shared representation space. Second, it incorporates scientific laws and expert knowledge into data construction and training, enabling the model to reason from scientific evidence. Third, it performs task-specific decoding to support a broad range of applications, including property prediction, spectrum-to-molecular generation, protein site and structure prediction, and scientific image generation and editing. S1-Omni is trained on S1-Omni-Corpus, which covers 200 scientific tasks and contains millions of reasoning samples, and is evaluated on over 60 scientific benchmarks. It outperforms GPT-5.5 and Gemini-3.1-Pro on most benchmarks and matches or surpasses domain-specific models on several benchmarks. Overall, S1-Omni provides a practical path toward unified scientific modeling.