国际材料发现领域迎来重要突破，由北京科学智能研究院、北京大学及北京应用物理与计算数学研究所联合研发的新一代大原子模型DPA4，在权威榜单Matbench Discovery上以综合性能指标登顶全球榜首，成为当前最优的通用势能面模型。该榜单由加州大学伯克利分校、剑桥大学等顶尖机构联合发起，被视为AI驱动无机材料发现领域的国际金标准。
与传统模型相比，DPA4展现出显著优势。据研发团队介绍，其参数量仅为榜单此前领先模型的十分之一，训练成本大幅降低——仅需单张消费级显卡训练约一天即可完成。在相同精度下，训练效率较上一代DPA3提升约10倍。这一突破不仅体现在无机材料领域，该模型在分子领域权威基准SPICE-MACE-OFF榜单上同样以更低参数量超越竞争对手夺冠。
北京应用物理与计算数学研究所研究员王涵指出，DPA4的"双榜第一"印证了其作为通用势能面模型的潜力。该模型可广泛应用于催化剂设计、电池材料开发、半导体材料研究及药物分子模拟等多个领域，为跨学科材料研究提供有力支撑。
技术突破源于"化繁为简"的创新思路。研发团队为每条原子间"边"构建局部坐标系，将复杂的全局旋转问题转化为绕固定轴旋转的简单操作，同时引入注意力机制，使模型能用更少参数表达更丰富的信息。这种设计既保证了计算精度，又显著降低了资源消耗。
北京大学博士生李天成强调，DPA4的真正突破在于以极低成本实现顶尖精度。他表示："在科研领域，精度与成本的平衡始终是关键挑战。DPA4用实践证明，通过算法创新可以实现'鱼和熊掌兼得'。"
目前，DPA4已面向科研社区开放体验版本，后续将公开完整论文与正式代码。研发团队希望通过开源共享的方式，推动材料科学领域形成开放协作的研发生态，加速AI技术在材料发现中的应用落地。
