9月18日，记者从中国科学院深圳先进技术研究院获悉，材料研究领域内首个轻量化双模型协作智能体材智云脑MatBrain（以下简称“MatBrain”）日前发布。该智能体是由中国科学院深圳先进技术研究院研究员喻学锋领衔的团队研发的。它不依赖超级大模型，仅靠两个小模型协同，就能完成复杂的材料科研任务。相关研究成果发表在《自然·机器智能》上。

MatBrain由参数规模为300亿的Mat-R1模型和参数规模为140亿的Mat-T1模型组成。前者像材料专家，负责材料知识理解、科学推理和结果判断；后者像科研执行者，负责调用材料数据库、结构生成模型和计算软件。两者一个负责“想”，一个负责“做”，分工明确，各司其职。

数据显示，该智能体材料预测综合准确率较GPT-5、DeepSeek-R1等大模型高66%，硬件部署成本比其他大模型低超过95%，成本仅为同类模型的1/20。

在研制过程中，团队用约25.2万条高质量材料指令数据训练Mat-R1模型，又将MatterGen、VASP等工具封装成Mat-MCP平台，同时让Mat-T1模型学习2万个复杂材料科研问题，使其学会调用工具、执行任务。

喻学锋介绍：“在推动成果转化方面，我们将MatBrain与材料中试生产数据相结合，为新材料等领域提供智能化解决方案。”

据悉，中国科学院深圳先进技术研究院团队孵化的（武汉）中科先进材料科技有限公司利用MatBrain，构建出数据驱动的先进功能材料中试平台。该平台在2025年获批首批国家级制造业中试平台。目前团队还与多家企业共建创新联合体，助力企业研发提质增效。