HelixFold3
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Tecorigin LTD,Tsinghua University,Baidu
- Typ organizacji
- Industry,Academia,Industry
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 30 August 2024
- Autorzy
- Lihang Liu, Shanzhuo Zhang, Yang Xue, Xianbin Ye, Kunrui Zhu, Yuxin Li, Yang Liu, Wenlai Zhao, Hongkun Yu, Zhihua Wu, Xiaonan Zhang, Xiaomin Fang
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein folding prediction, Protein interaction prediction, Protein nucleotide interaction prediction, RNA-Protein interaction prediction, Protein design, Drug discovery
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- API access
- Kod treningowy
- 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
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Unknown
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Technical Report of HelixFold3 for Biomolecular Structure Prediction
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
HelixFold3 został opublikowany przez Tecorigin LTD,Tsinghua University,Baidu, w kraju zapisanym jako China, podczas August 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry,Academia,Industry.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein folding prediction, Protein interaction prediction, Protein nucleotide interaction prediction, RNA-Protein interaction prediction, Protein design, Drug discovery.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Odpowiedzi
HelixFold3 — częste pytania
HelixFold3— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein folding prediction, Protein interaction prediction, Protein nucleotide interaction prediction, RNA-Protein interaction prediction, Protein design, Drug discovery. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
HelixFold3— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
HelixFold3— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
HelixFold3— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
HelixFold3— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Tecorigin LTD,Tsinghua University,Baidu, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia,Industry.
HelixFold3— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w August 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.