כרטיס Hero שנוצר המציג השוואה בין Intern-S2-397B ל-Intern-S2 Mobius: בצד שמאל מוצג MoE מדעי מולטימודלי גדול עם 403 מיליארד פרמטרים וקלט של עמוד ספרות המסומן flagship 397B, ובצד ימין מוצג מנוע הסקה קומפקטי עם 35 מיליארד פרמטרים הכולל בלוק זיכרון משותף ולולאת iterate המסומנת Mobius-v0, עם הלוגו של OrcaRouter בפינה הימנית התחתונה.
Guides & Insights

Intern-S2-397B לעומת Intern-S2 Mobius: דגם הדגל 397B ומודל החשיבה 35B

מחבר

Magnus Corvin

תאריך פרסום

מודלים אחרונים · 20צפו בכל המודלים
בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית
חזרה לכל הפוסטים

Intern-S2-397B ו-Intern-S2 Mobius הם שניהם מודלים של InternLM, שניהם ברישיון Apache-2.0, שניהם נקראים Intern-S2, ובקושי יכולים להיות שונים יותר זה מזה מתחת לשם. Intern-S2-397B הוא הדגל: מודל תערובת-מומחים בן 403 מיליארד פרמטרים לאינטליגנציה מדעית ולסוכנים ארוכי-טווח, ש-InternLM השיקה ב-13 בספטמבר 2026. Intern-S2 Mobius הוא ניסוי הסקה בן 35 מיליארד פרמטרים שהגיע ב-29 ביולי 2026, שנבנה על ארכיטקטורת Mobius-v0 עם זיכרון משותף גלובלי ומנגנוני הסקה איטרטיביים, לאחר אימון מקדים מתמשך מ-Qwen3.5-35B. התנגשות השמות היא הסיבה היחידה לכך שההשוואה הזו צריכה להתקיים, כי חיפוש אחר "Intern-S2 review" יעלה את שני המודלים, והשניים אינם תחליפים זה לזה בשום כיוון.

שתי ארכיטקטורות, שתי משימות

Intern-S2-397B הוא MoE מסוג transformer קונבנציונלי, רחב במקומות החשובים: 60 שכבות, 512 מומחים עם 10 פעילים לכל טוקן, הקשר הסקה טקסטואלי של 256K ומולטימודאלי של 64K, ומשטח קלט שמקבל טקסט, תמונה וסדרות זמן. פרדיגמת הפרה-אימון שלו קוראת עמודים גולמיים של ספרות מדעית — איורים, פריסה, סימון סמלי ופרוזה יחד — ולמידת החיזוק שלו משתרעת על יותר מעשרים תחומים מדעיים, בתוספת אימון סוכנים לטווח ארוך בסביבות סנדבוקס. זהו מומחה שהוא גם מודל כללי: MMLU Pro 89.77, MMMU Pro 81.68, SWE-bench-Pro 68.54 בכרטיס שלו, כולם מדווחים על ידי InternLM ולא משוחזרים.

Intern-S2 Mobius הוא הימור אחר על שאלה אחרת. במקום לכרוך אחסון ידע וחישוב הסקה שכבה אחר שכבה, ארכיטקטורת Mobius-v0 מחזיקה זיכרון משותף גלובלי של וקטורי ידע ומאפשרת למספר מנועי הסקה לבצע איטרציות מולו, תוך עידון מצבים נסתרים על גבי ייצוגים רציפים בצפיפות גבוהה. ההבטחה היא יעילות הסקה: האצה מקצה לקצה של כמעט פי 4 לעומת בסיס Qwen3.5-35B שממנו הוא נגזר, עם ציוני הסקה דומים או חזקים יותר. זוהי טענת תפוקה ביחס לבסיס ספציפי — וטענה של ספק, בלי שחזור בלתי־תלוי — אבל זו הסיבה שהמודל קיים.

• ארכיטקטורה — Intern-S2-397B: Transformer MoE סטנדרטי, 60 שכבות, 512 מומחים / 10 פעילים לעומת Intern-S2 Mobius: Mobius-v0, זיכרון משותף + מנגנוני הסקה איטרטיביים.

• קנה מידה — Intern-S2-397B: 403B סה"כ, ~807 GB של משקולות ב-BF16 לעומת Intern-S2 Mobius: 35B סה"כ.

• שושלת — Intern-S2-397B: פרדיגמת אימון מקדים מדעית מקורית לעומת Intern-S2 Mobius: אימון מקדים מתמשך מ-Qwen3.5-35B.

• קלטים — Intern-S2-397B: טקסט, תמונה, סדרות עתיות לעומת Intern-S2 Mobius: טקסט, תמונה.

• הקשר — Intern-S2-397B: 256K טקסט / 64K מולטימודלי לעומת Intern-S2 Mobius: אין עדיין נתון הקשר מוצהר באופן עצמאי.

• טענת מהירות — Intern-S2-397B: לא פורסם דבר לעומת Intern-S2 Mobius: כמעט פי 4 האצה מקצה לקצה של הסקה לעומת בסיס Qwen3.5-35B, לפי דיווח הספק.

• ראיות בלתי־תלויות — לאף אחד מהמודלים אין ציון מצד שלישי.

איזה מספר שייך לאיזה דגם

התנגשות השמות הופכת לסכנה מעשית ברגע שאתה קורא סקירה. טענת בנצ'מרק לגבי "Intern-S2" — MMLU Pro 89.77, HMMT-2026 93.56, Biology-Instructions 55.71 — מתייחסת לדגם הדגל 397B, כי זהו הדגם שאליו שייכת טבלת ההשקה. טענת תפוקה לגבי "Intern-S2" — ההאצה של כמעט פי 4 — מתייחסת ל-Mobius, כי זהו הדגם שאדריכלותו עוסקת ביעילות הסקה. בדוק את מספר הפרמטרים לפני שאתה מצטט את אחד המספרים. סקירה שאומרת "Intern-S2 מהיר פי 4" ואחת שאומרת "Intern-S2 מנצח את Grok 4.6 ב-TerminalBench" מדברות על דגמים שונים, והטענה השנייה אפילו לא שורדת את טבלת הספק שלה עצמה.

בצד הראיות, אף אחד משני המודלים לא נבחן בידי גורם כלשהו מחוץ ל-InternLM. הכרטיס של הדגם המוביל הוא טבלת בנצ'מרק מטעם הספק שהורצה באמצעות OpenCompass, VLMEvalKit ו-AgentCompass; הכרטיס של Mobius הוא תיאור בתוספת טענת האצה לעומת קו בסיס שממנו בוצע כיוונון עדין של המודל. היעדר אימות עצמאי חשוב כאן יותר מאשר ברוב ההשוואות, משום שהטענות החזקות ביותר של שני המודלים נמצאות על צירים שונים לחלוטין — יכולת אצל האחד, תפוקה אצל האחר — ולאף אחד מהצירים הללו אין עדיין מדידה חיצונית.

איזה מהם להריץ

הפעילו את Intern-S2-397B כשהמשימה היא הבנה מדעית: קריאת מאמר עתיר תרשימים, ניתוח דיאגרמה מולקולרית, חיזוי מאות אות של סדרת זמן, או הרצת סוכן ארוך שצריך להמשיך לעבוד לאורך משימת מחקר. זה המודל שהסיקור של השבוע עוסק בו, והשורות הכלליות שלו מכובדות מספיק כדי שלא תקנו סוס של טריק אחד. המחיר הוא חומרה: צ׳קפוינט של 403B דורש צומת רציני עם כמה מעבדים גרפיים, ואם אין לכם אחד כזה, ה-API הרשמי של Intern הוא החלופה.

שקול את Intern-S2 Mobius כאשר המשימה היא הסקה בנפח גבוה על חומרה שכבר נמצאת בבעלותך ואכפת לך מעלות לכל טוקן יותר מאשר מנקודה או שתיים בציון בנצ'מרק. מודל 35B עם יתרון סביר של פי 4 בתפוקה לעומת קו הבסיס שלו הוא הצעת שירות מעניינת באמת — אבל אמת את ההאצה על הטרייסים שלך לפני שאתה בונה סביבו, כי אף אחד מחוץ ל-InternLM עדיין לא שחזר אותה. כך או כך, תייג את המודל במפורש בכל כתיבה, כי השם לבדו כבר לא אומר לאיזה מודל אתה מתכוון.

A generated two-column scoreboard titled 'Intern-S2-397B vs Intern-S2 Mobius — the scoreboard.' Left column 'Intern-S2-397B': Weights Apache-2.0; Scale 403B total MoE, 512 experts / 10 active; Context 256K text / 64K multimodal; Inputs text, image, time series; Purpose scientific intelligence + long-horizon agents; Independent score none yet. Right column 'Intern-S2 Mobius': Weights Apache-2.0; Scale 35B; Context not yet independently stated; Inputs text, image; Purpose efficient reasoning, ~4x speedup claim; Independent score none yet. Footer reads 'Both models' figures are InternLM's own, unreproduced.'A screenshot of the Hugging Face collection page for internlm's Intern-S2, captured September 13, 2026, listing internlm/Intern-S2 and internlm/Intern-S2-Mobius alongside the Intern-S2-Preview-397B and FP8 variants, showing the family lineage and that the collection was updated within the last 24 hours.A screenshot of the Hugging Face model card for internlm/Intern-S2-Mobius, captured September 13, 2026, showing the model as a 35B foundation model on the Mobius-v0 architecture with Apache-2.0 licence, the description of its globally shared Memory and iterating Reasoners, and the note that it was continual-pretrained from Qwen3.5-35B with a nearly 4x inference speedup reported.