# Periodic Neon模型

Periodic 用自家实验室的 XRD 数据训练出 Periodic Neon，在内部最难评测集 FrontierXRD 上取得 55.3% 的分析成功率，而它后训练所基于的开源权重模型 Kimi K2.6 初始成功率只有 2.7%。该评测包含 134 个来自其实验室、连人类专家都要花数小时才能解析的复杂多相样品，Neon 在每次分析成本更低的前提下超过了前沿模型，并已部署进其实验室用于超导体与磁体搜索中的实验分析。

Periodic 用自家实验室的 XRD 数据训练出 Periodic Neon，在内部最难评测集 FrontierXRD 上取得 55.3% 的分析成功率，而它后训练所基于的开源权重模型 Kimi K2.6 初始成功率只有 2.7%。该评测包含 134 个来自其实验室、连人类专家都要花数小时才能解析的复杂多相样品，Neon 在每次分析成本更低的前提下超过了前沿模型，并已部署进其实验室用于超导体与磁体搜索中的实验分析。

Periodic Neon是一个万亿参数模型，经实验室自有数据的中训练与强化学习后训练，被部署到Menlo Park的高通量实体实验室，用于分析X射线衍射结果。该模型在衍射分析任务上优于Claude Fable 5.1和GPT-6 Astra，且推理优化后可按规模部署。其训练数据来自实验室实验，而非弹性扩展的数字环境。

Periodic Neon是一个万亿参数模型，经实验室自有数据的中训练与强化学习后训练，被部署到Menlo Park的高通量实体实验室，用于分析X射线衍射结果。该模型在衍射分析任务上优于Claude Fable 5.1和GPT-6 Astra，且推理优化后可按规模部署。其训练数据来自实验室实验，而非弹性扩展的数字环境。