Deep Principle 基于 GLM-5.3 开放 Hydrogen-1.0，权重许可不等于拿来就能跑

Deep Principle 官方博客将 Hydrogen-1.0 列在日期 2026-11-02（中文索引页眉为 Nov 2, 2026）。英文落地为 introducing-hydrogen-1.0，中文为 introducing-hydrogen-1-0-zh。这是面向化学、材料与生命科学的第三方科学后训练发布，基座为 zai-org/GLM-5.3——不是智谱／Z.AI 新旗舰。产品归属 Deep Principle。

权重挂上 MIT，回答的是许可问题，并不自动回答「没有兼容 runtime 能不能跑」。Hugging Face／ModelScope 页面向的是拉取权重。模型卡里的 Usage 示例调用的是已经跑起来的兼容推理服务：它不下载／加载权重，也不等于任一模型托管站为该 ID 提供了现成托管端点。完整数据集与完整训练配方未随权重发布。下文对照官方博客与三份 Hugging Face 模型卡，把开放边界与部署要点写清。端到端部署我们未跑，官博评测表未复测，吞吐、显存与科研任务成功率也未实测。

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谁发布、基座是什么

模型卡 Publisher：Deep Principle。基座标签与微调关系：zai-org/GLM-5.3。技术博客把 Hydrogen-1.0 写成在领域数据之外，还用自家实验室记录与发现轨迹做后训练。口径是第三方在 GLM-5.3 上的科学后训练，不是「智谱换名发新旗舰」。

Deep Principle 独立代码／文档另处可标 Apache-2.0；第三方文件保留各自许可。此处讨论的权重工件，模型卡写明 MIT——再分发时保留版权与许可声明；整棵树不是「只有一种许可」。

BF16 主仓：体量、门禁、上下文标称

主仓：deep-principle/Hydrogen-1.0。

Hugging Face API：

模型卡表格另列 上下文 1M tokens、最大输出 128K tokens。可用上下文与输出预算仍取决于推理框架、服务配置与运行资源。1M 是模型卡标称，不是任意机器开箱就能跑满 1M。

训练概览指向技术博客；同一批模型卡写明：完整数据集与完整训练配方未随权重发布。

BF16 部署要点

主仓 Deployment 可见段落：团队写明以 SGLang、8 GPU 测过。务必保留 generation_config.json——其中含 end-of-turn tokens；缺了它，生成不会在答末停下。

文档中的启动形如（ID／开关与模型卡一致）：

python -m sglang.launch_server \
  --model-path deep-principle/Hydrogen-1.0 \
  --served-model-name hydrogen-1.0 \
  --tp 8 --trust-remote-code \
  --reasoning-parser glm45 --tool-call-parser glm47 \
  --host 0.0.0.0 --port 8001

建议记入运维笔记的要点：

• 张量并行 --tp 8
• --trust-remote-code
• --reasoning-parser glm45
• --tool-call-parser glm47
• 对外 API 模型 ID hydrogen-1.0

随后的 Usage 示例是对着 MODEL_BASE_URL 的 OpenAI 兼容客户端——默认服务已经起来。那是调用姿势，不是「克隆托管页就能聊」，也不能证明 Hugging Face／ModelScope 为该 ID 开了公共托管端点。

量化分仓：NVFP4 与 MXFP4

BF16 不是唯一工件。旁边还有两个独立量化仓。两份模型卡均为 MIT，base 为 deep-principle/Hydrogen-1.0，训练概览同样写明完整数据／配方未随权重发布。量化版与 BF16 输出可能不同；上线前按任务自行验证。该提醒写在模型卡上——差值我们未测。

NVFP4 — deep-principle/Hydrogen-1.0-NVFP4

NVFP4 示例用 SGLang，带 --quantization modelopt_fp4 --kv-cache-dtype fp8_e4m3、与 BF16 相同的 parser 开关，以及 --context-length 262144。该命令把部署上下文封顶在 262144——不是宣称每台都能跑满 1M。请保留 hf_quant_config.json 与 config.json。

MXFP4 — deep-principle/Hydrogen-1.0-MXFP4

MXFP4 卡另记一条部署侧并发观察（团队 TP4 测试）：128 路长推理并发曾塞满 KV 池并触发 eviction，回答质量骤降；48 并发时池占用低于 75%、质量正常。这是该环境下的观察，不是普适上限——我们未复测。

官方四条获取路径

博客 Availability 列了四条：

1. Hugging Face — 下载开放权重
2. ModelScope — 下载开放权重（核对时 deep-principle/Hydrogen-1.0 页面 HTTP 200）
3. NeuroSpark — 走 API 访问
4. Mira — 在 Deep Principle 的 AI Scientist 里使用

1–2 是权重托管；3–4 是产品／API 面。任一子弹都不会把 HF／ModelScope 模型页变成「下载即免费托管推理」。NeuroSpark／Mira 也不是无限免费托管——博客只点名通路。

官博评测数字

官方博客自报了 FrontierScience-Research（FSR）、GPQA Diamond，以及内部科研场景（科学计算、单步前向反应、NMR 解析、实验规划、材料发现轨迹等）上的对比，对象含 GPT-6-Astra、Kimi-K3 与起点 GLM-5.3。这些数字是官博自报。我们未复测那些分数，也未实测部署速度、显存、吞吐或科研任务成功率。引用时务必标明出处，不能当成 DigIntoAI 实测。

运维对照清单

1. 归属。 发布方＝Deep Principle；基座＝zai-org/GLM-5.3；不是智谱新旗舰。
2. 时间。 博客列表日 2026-11-02；HF 主仓 lastModified 为当日 北京时间 17:00:24（09:00:24 UTC）。
3. 许可与门禁。 权重 MIT；主仓 gated=auto；NVFP4／MXFP4 API 核对时为 gated=false。
4. 体量。 BF16 约 753B（API total 753329940480）。
5. 上下文／输出。 模型卡 1M／128K——可用长度看 runtime 与内存；NVFP4 示例把上下文封顶在 262144。
6. BF16 runtime。 SGLang、--tp 8、保留 generation_config.json、trust-remote-code、reasoning-parser glm45、tool-call-parser glm47。
7. 量化路径。 NVFP4（Blackwell／ModelOpt）与 MXFP4（Instinct／Quark／ATOM）是独立仓；相对 BF16 可能有输出漂移。
8. Usage ≠ 托管。 客户端示例打本地兼容服务；托管页不会因此变成托管端点。
9. 训练缺口。 博客公开概览 ≠ 权重仓附带完整数据／配方。
10. 分数。 官博评测表＝自报；我们未复测。

小结

2026-11-02，Deep Principle 以开放权重形式发布基于 GLM-5.3 的科学后训练模型 Hydrogen-1.0：HF／ModelScope 上的 MIT BF16，外加独立的 NVFP4／MXFP4 仓，并点名 NeuroSpark／Mira 另路。这是清楚的权重＋部署说明故事，同时写明开放边界：主仓 gated、无完整数据／配方、托管页不是「下载就能聊」。要拉起 SGLang 或 ATOM，仍需匹配硬件与可用 runtime——权重许可开放，不等于拿来就能跑。现场跑数可通过页脚站长联系方式反馈。