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+license: apache-2.0
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+# S1-Base-1.5-32B-128K
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+[中文版](./README_zh.md) ｜ [English](./README.md)
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+## 模型介绍  
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+本仓库为磐石 S1-Base-1.5-32B-128K 通用科学大语言模型，基于磐石科学基础大模型 [S1-Base](https://huggingface.co/collections/ScienceOne-AI/s1-base) 经过后训练（SFT+GRPO）训练而来，该模型在保持模型科学推理能力的情况下，重点提升模型的超长上下文理解和推理能力，以及科研场景下的复杂指令遵循能力，本系列模型上下文长度为 128k。
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+## 模型权重  
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+S1-Base-1.5-32B-128K 模型以 Apache 2.0 协议开源，您可以在我们的 [Huggingface](https://huggingface.co/ScienceOne-AI/S1-Base-1.5-32B-128K) 或 [ModelScope](https://modelscope.cn/models/ScienceOne-AI/S1-Base-1.5-32B-128K) 下载模型权重。
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+| 模型名称     | Huggingface地址      | ModelScope地址          |  
+|-------------|-------------------------------------|-------------------------------------|  
+|S1-Base-1.5-32B-128K   | [点击下载](https://huggingface.co/ScienceOne-AI/S1-Base-1.5-32B-128K) | [点击下载](https://modelscope.cn/models/ScienceOne-AI/S1-Base-1.5-32B-128K) |  
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+## 模型评测
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+为全面验证 S1-Base-1.5-32B-128K 的综合能力，我们针对模型的超长上下文能力、指令遵循能力、科学推理能力等三大核心能力进行了系统性评测，并与同参数量级开源模型进行对比，结果如下表所示。
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+| 评测集 | S1-Base-1.5-32B-128K | S1-Base-32B | Qwen3-32B | GLM-Z1-32B-0414 |
+|---|---|---|---|---|
+| CLongEval | **52.95** | 44.97 | 47.71 | 32.11 |
+| InfiniteBench | **40.76** | 37.54 | 40.14 | 30.45 |
+| IFEval | **86.88** | 76.53 | 85.00 | 84.87 |
+| GPQA | **70.77** | 69.44 | 66.04 | 55.81 |
+| ChemBench | 62.30 | **63.60** | 61.81 | 55.85 |
+| LLM-MSE | 88.61 | **91.26** | 88.50 | 80.97 |
+| LAB bench | 36.18 | **41.52** | 34.45 | 29.89 |
+| AIME2024 | **81.46** | 81.25 | 80.63 | 79.37 |
+| AIME25 | **71.25** | 69.58 | 67.50 | 51.25 |
+
+**主要亮点：**
+- 📜 **长上下文推理能力提升**：模型在 CLongEval、InfiniteBench 等公开长文基准上领先基座及同等参数量模型，在面向论文、网页等真实场景的自建长文评测中提升显著。
+- 🎯 **复杂指令遵循能力提升**：构建涵盖文档理解、结构化生成、信息抽取、图表理解四大类任务的科学文献指令遵循任务体系，并结合长度、格式、内容等多维度约束，模型在 IFEval 等基准保持领先。
+- 🔬 **科学推理能力保持稳定**：模型在生物、物理、化学等综合科学能力评估基准 GPQA 优势显著，其他科学任务评估基准的性能未因上下文扩展而产生大幅波动，整体能力保持稳定。
+- 👍 **用户赞踩反馈数据飞轮**：结合 [ScienceOne](https://scienceone.cn) 平台用户点赞与点踩反馈，持续优化模型在真实场景下的表现和用户体验。
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+## 部署方式
+   
+我们推荐使用 [vLLM](https://github.com/vllm-project/vllm) 部署 S1-Base，实现高效推理与 OpenAI 兼容的 API 服务。  
+   
+**快速启动命令示例：**  
+```bash  
+pip install vllm  
+vllm serve <your_s1_model_path> --served-model-name s1-base-1.5-32b-128k
+```  
+API 请求和响应格式与 OpenAI 基本一致，详细可参考 vLLM 官方文档。  
+
+**使用 OpenAI Python SDK 生成响应：**
+```python
+from openai import OpenAI
+
+client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="")
+resp = client.chat.completions.create(
+    model="s1-base-1.5-32b-128k",
+    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
+)
+print(resp.choices[0].message.content)
+```
+
+**使用 CURL 生成响应：**
+```bash
+curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions -d '{"model": "s1-base-1.5-32b-128k", "messages":[{"role":"user", "content": "你好"}], "skip_special_tokens": false}' -H "Content-Type: application/json"
+```