HelixFold3
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Tecorigin LTD,Tsinghua University,Baidu
- Organisatietype
- Industry,Academia,Industry
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 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
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Biology
- Taak
- Protein folding prediction, Protein interaction prediction, Protein nucleotide interaction prediction, RNA-Protein interaction prediction, Protein design, Drug discovery
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- Training gegevens
- tokens
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- 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
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Unknown
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Technical Report of HelixFold3 for Biomolecular Structure Prediction
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
HelixFold3 werd gepubliceerd door Tecorigin LTD,Tsinghua University,Baidu, in het land geregistreerd als China, tijdens August 2024. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry,Academia,Industry.
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van protein folding prediction, Protein interaction prediction, Protein nucleotide interaction prediction, RNA-Protein interaction prediction, Protein design, Drug discovery.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Antwoorden
HelixFold3 — veelgestelde vragen
HelixFold3— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het afhandelen van protein folding prediction, Protein interaction prediction, Protein nucleotide interaction prediction, RNA-Protein interaction prediction, Protein design, Drug discovery. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
HelixFold3— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
HelixFold3— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
HelixFold3— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
HelixFold3— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Tecorigin LTD,Tsinghua University,Baidu, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry,Academia,Industry.
HelixFold3— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in August 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.