HelixFold3
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Tecorigin LTD,Tsinghua University,Baidu
- Organisationsart
- Industry,Academia,Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 30 August 2024
- Autoren
- Lihang Liu, Shanzhuo Zhang, Yang Xue, Xianbin Ye, Kunrui Zhu, Yuxin Li, Yang Liu, Wenlai Zhao, Hongkun Yu, Zhihua Wu, Xiaonan Zhang, Xiaomin Fang
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein folding prediction, Protein interaction prediction, Protein nucleotide interaction prediction, RNA-Protein interaction prediction, Protein design, Drug discovery
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- API access
- Training-Code
- Open (non-commercial)
https://paddlehelix.baidu.com/ https://paddlehelix.baidu.com/app/tut/guide/all/helixfold3sdk CC BY-NC-SA 4.0 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHelix
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Technical Report of HelixFold3 for Biomolecular Structure Prediction
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
HelixFold3 wurde veröffentlicht von Tecorigin LTD,Tsinghua University,Baidu, im Land aufgezeichnet als China, während August 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als industry,Academia,Industry.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein folding prediction, Protein interaction prediction, Protein nucleotide interaction prediction, RNA-Protein interaction prediction, Protein design, Drug discovery.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Antworten
HelixFold3 — Häufige Fragen
HelixFold3— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein folding prediction, Protein interaction prediction, Protein nucleotide interaction prediction, RNA-Protein interaction prediction, Protein design, Drug discovery. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
HelixFold3— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
HelixFold3— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
HelixFold3— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
HelixFold3— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Tecorigin LTD,Tsinghua University,Baidu, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia,Industry.
HelixFold3— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in August 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.