号称打赢 GPT-6，结果全是厂商自测！753B 参数却要 1.37 TiB 硬盘？MIT 开源科学大模型被曝 262K 上下文断崖

大白话Deep Principle 这家公司开源了一个叫 Hydrogen-1.0 的科学大模型，主打化学、材料、生命科学，权重是 MIT 协议，谁都能下。它基于 GLM-5.3 二次训练，参数约 753B，官方说能塞 100 万 token 输入。但一位开发者在 Dev.to 上做了离线核查，发现几个坑：完整 BF16 版本要 1.37 TiB 硬盘、还得先申请才能下；官方给的部署配方实际把可用上下文卡在 262K 左右；所谓「打赢 GPT-6-Astra」只是厂商自己发的图，没第三方复现。

对你意味着想本地跑科学大模型、做材料或化学问答的团队值得看一眼，但别拿厂商的基准图当采购依据，先跑自己的评测。