Boltz-2
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte dieses Modells sind OPEN, aber es wurde keine Parameteranzahl veröffentlicht. Jede MEMORY- und Geschwindigkeitszahl basiert auf dieser Zahl, daher zeigen wir lieber nichts als eine erfundene Schätzung..
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
- Massachusetts Institute of Technology (MIT),Recursion Pharmaceuticals,ETH Zurich,Valence Labs
- Organisationsart
- Academia,Industry,Academia,Industry
- Land
- United States of America, Switzerland, Canada
- Veröffentlicht
- 6 June 2025
- Autoren
- Saro Passaro, Gabriele Corso, Jeremy Wohlwend, Mateo Reveiz, Stephan Thaler, Vignesh Ram Somnath, Noah Getz, Tally Portnoi, Julien Roy, Hannes Stark, David Kwabi-Addo, Dominique Beaini, Tommi Jaakkola, Regina Barzilay
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein interaction prediction, Protein-ligand binding affinity prediction
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
Wide range of different datasets and data types - I'm unsure how one would go about aggregating these.
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA A100,NVIDIA H100 NVL
- Verwendete Chips
- 188
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
- Open — downloadable
- Modellzugang
- Open weights (unrestricted)
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
- Boltz-2: Towards Accurate and Efficient Binding Affinity Prediction
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
Boltz-2 wurde veröffentlicht von Massachusetts Institute of Technology (MIT),Recursion Pharmaceuticals,ETH Zurich,Valence Labs, im Land aufgezeichnet als United States of America, während June 2025. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Industry,Academia,Industry.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein interaction prediction, Protein-ligand binding affinity prediction.
Da seine Gewichte veröffentlicht wurden, hängt nichts davon ab, es auszuführen, dass ein Anbieter verfügbar bleibt – es gehört dir, sobald es heruntergeladen ist.
Antworten
Boltz-2 — Häufige Fragen
Boltz-2— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Wir können nichts sagen. Es hat offene Gewichte, aber es wurde keine Parameteranzahl veröffentlicht, und jede Berechnung von Speicher und Geschwindigkeit basiert auf dieser Zahl. Wir würden lieber nichts zeigen als eine erfundene Schätzung.
Boltz-2— Ist es Open-Source?
Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.
Boltz-2— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Boltz-2— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Massachusetts Institute of Technology (MIT),Recursion Pharmaceuticals,ETH Zurich,Valence Labs, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry,Academia,Industry.
Boltz-2— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in June 2025.
Boltz-2— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein interaction prediction, Protein-ligand binding affinity prediction. 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.
Boltz-2— Wo kann ich es herunterladen?
Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.
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.