HelixFold3

Pesi chiusi Tecorigin LTD,Tsinghua University,Baidu August 2024

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione
Tecorigin LTD,Tsinghua University,Baidu
Tipo di organizzazione
Industry,Academia,Industry
Paese
China
Pubblicato
30 August 2024
Autori
Lihang Liu, Shanzhuo Zhang, Yang Xue, Xianbin Ye, Kunrui Zhu, Yuxin Li, Yang Liu, Wenlai Zhao, Hongkun Yu, Zhihua Wu, Xiaonan Zhang, Xiaomin Fang

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Biology
Compito
Protein folding prediction, Protein interaction prediction, Protein nucleotide interaction prediction, RNA-Protein interaction prediction, Protein design, Drug discovery

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

Dati di addestramento
tokens

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi
Closed — provider access only
Accesso al modello
API access
Codice di addestramento
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

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia
Unknown

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Technical Report of HelixFold3 for Biomolecular Structure Prediction
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Da dove è venuto

HelixFold3 è stato pubblicato da Tecorigin LTD,Tsinghua University,Baidu, nel paese registrato come China, durante August 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Academia,Industry.

Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein folding prediction, Protein interaction prediction, Protein nucleotide interaction prediction, RNA-Protein interaction prediction, Protein design, Drug discovery.

I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.

Risposte

HelixFold3 — domande comuni

01

HelixFold3— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein folding prediction, Protein interaction prediction, Protein nucleotide interaction prediction, RNA-Protein interaction prediction, Protein design, Drug discovery. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

02

HelixFold3— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.

03

HelixFold3— è open-source?

No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.

04

HelixFold3— quanti parametri ha?

Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.

05

HelixFold3— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Tecorigin LTD,Tsinghua University,Baidu, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia,Industry.

06

HelixFold3— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in August 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.