Boltz-2

Nyitott súlyok Massachusetts Institute of Technology (MIT),Recursion Pharmaceuticals,ETH Zurich,Valence Labs June 2025

Nincs becslés

Nincs hardver követelmény ennek a modellnek

Ez a modell súlyai nyilvánosak, de a paraméterszámokat nem tették közzé. Minden memória- és sebességszám ebből a számból indul, ezért inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet
Massachusetts Institute of Technology (MIT),Recursion Pharmaceuticals,ETH Zurich,Valence Labs
Szervezet típusa
Academia,Industry,Academia,Industry
Ország
United States of America, Switzerland, Canada
Közölt
6 June 2025
Szerzők
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

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Biology
Feladat
Protein interaction prediction, Protein-ligand binding affinity prediction

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Képzési adatok
tokens

Wide range of different datasets and data types - I'm unsure how one would go about aggregating these.

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver
NVIDIA A100,NVIDIA H100 NVL
Használt chipek
188

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok
Open — downloadable
Modell hozzáférés
Open weights (unrestricted)

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Unknown

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Boltz-2: Towards Accurate and Efficient Binding Affinity Prediction
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Háttér

Boltz-2 ki lett adva által Massachusetts Institute of Technology (MIT),Recursion Pharmaceuticals,ETH Zurich,Valence Labs, az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2025. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Industry,Academia,Industry.

Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein interaction prediction, Protein-ligand binding affinity prediction.

Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted.

Válaszok

Boltz-2 — gyakori kérdések

01

Boltz-2— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

Nem tudjuk megmondani. Nyílt súlyai vannak, de a paraméterek számát nem tették közzé, és minden memória- és sebességszámítás ebből a számból indul. Inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést.

02

Boltz-2— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

03

Boltz-2— Hány paramétere van?

Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.

04

Boltz-2— Ki készítette ezt?

Kiadta Massachusetts Institute of Technology (MIT),Recursion Pharmaceuticals,ETH Zurich,Valence Labs, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry,Academia,Industry.

05

Boltz-2— Mikor adták ki?

Kibocsátották a June 2025.

06

Boltz-2— Mire használják?

Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein interaction prediction, Protein-ligand binding affinity prediction. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

07

Boltz-2— Hol tudom letölteni?

A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..