OmniTools 6月18日消息，由 ATH-Token Foundry 联合中国人民大学高瓴人工智能学院研发的统一科学大模型 LOGOS 正式开源。该模型是首个基于统一“科学语法”的多领域科学生成基础模型，参数规模为 1B。
LOGOS-1B 在六大科学任务中表现突出：口袋条件配体生成纯序列范式首次超越 3D 扩散模型，并优于 NatureLM（8×7B）；逆合成预测 Top-1 准确率达 74.8%；仅依赖蛋白质序列的口袋位点识别 Top-n 准确率为 58.5%；MOF 材料生成 NBB 指标提升至 17.78%。
模型采用统一词汇表对蛋白质、小分子等科学对象进行离散 Token 编码，通过空间交互离散化实现无需 3D 坐标的序列级预测。预训练与下游任务形式及目标保持一致，跨领域知识迁移能力已获实验验证。目前模型权重、推理代码与技术报告均已完整开源。