HelixFold3
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Tecorigin LTD,Tsinghua University,Baidu
- Type d'organisation
- Industry,Academia,Industry
- Pays
- China
- Publié
- 30 August 2024
- Auteurs
- Lihang Liu, Shanzhuo Zhang, Yang Xue, Xianbin Ye, Kunrui Zhu, Yuxin Li, Yang Liu, Wenlai Zhao, Hongkun Yu, Zhihua Wu, Xiaonan Zhang, Xiaomin Fang
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Biology
- Tâche
- Protein folding prediction, Protein interaction prediction, Protein nucleotide interaction prediction, RNA-Protein interaction prediction, Protein design, Drug discovery
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- tokens
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- API access
- Code d'entraînement
- 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
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Unknown
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Technical Report of HelixFold3 for Biomolecular Structure Prediction
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
HelixFold3 a été publié par Tecorigin LTD,Tsinghua University,Baidu, dans le pays enregistré comme China, durant August 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme industry,Academia,Industry.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein folding prediction, Protein interaction prediction, Protein nucleotide interaction prediction, RNA-Protein interaction prediction, Protein design, Drug discovery.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Réponses
HelixFold3 — questions courantes
HelixFold3— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein folding prediction, Protein interaction prediction, Protein nucleotide interaction prediction, RNA-Protein interaction prediction, Protein design, Drug discovery. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
HelixFold3— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
HelixFold3— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
HelixFold3— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
HelixFold3— qui l'a créé ?
Il a été publié par Tecorigin LTD,Tsinghua University,Baidu, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry,Academia,Industry.
HelixFold3— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans August 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.