중국 AI 소재 연구 기업 딥 프린시플이 과학 연구용 모델 하이드로젠-1.0을 공개했다. 이 모델은 7530억개 매개변수의 오픈웨이트 모델이며, Z.ai의 GLM-5.3을 기반으로 과학 지식과 자체 연구소의 실험 기록을 추가 학습했다. 전문가 혼합 구조를 적용해 토큰당 약 400억개 매개변수만 활성화하고, 최대 100만 토큰 문맥을 지원한다. 가중치는 MIT 라이선스로 허깅페이스와 모델스코프에 배포됐다.

핵심은 성공한 실험뿐 아니라 실패한 시도와 예상 밖 결과까지 학습했다는 점이다. 딥 프린시플은 전자연구노트, 연구진 피드백, AI 에이전트 기록과 미라 플랫폼 데이터를 활용해 실험 목적부터 결과와 후속 방향까지 연결해 학습시켰다. 그 결과 일부 과학 평가와 내부 과제에서 GPT-6 아스트라를 앞섰고, 시연에서는 코드 작성, GROMACS 실행, 오류 수정, 가상 실험 절차 검증, 후보 물질 탐색을 수행했다. 다만 실제 장비 운용이나 새 물질의 합성·실험 검증을 끝낸 것은 아니다.