字节 Protenix 发布 v2.0.0：464M 参数 Protenix-v2 模型上线
字节跳动 AML AI4Science 团队发布 Protenix-v2，这是一个 464M 参数的增强容量结构预测模型，称在挑战性抗体-抗原复合物结构预测上精度显著提升，并更新了配体相关合理性。
推荐理由：Protenix-v2 在抗体-抗原复合物结构预测上给出与 v1 的对照结果，并公开技术报告与基准细节。
内容形态
模型/算法发布 最新动态
生命科学大模型、蛋白质结构预测、生成式化学与 AI 制药核心算法的权重、版本与能力发布。
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ByteDance AML AI4Science Team — Protenix精选AI 评分7272
唯信计算精选AI 评分5858 唯信计算在 NVIDIA GTC 2026 发布生物医药多智能体操作系统 WeMol Copilot
唯信计算（Wecomput）在 NVIDIA GTC 2026 发布生物医药多智能体操作系统 WeMol Copilot，用户可用自然语言描述任务，由系统规划路径并调度底层 AI 模型与计算工具。
推荐理由：唯信计算在 GTC 2026 发布多智能体系统，展示从抗体生成到去免疫原性改造的自动化流程编排。
Theodoris Lab精选AI 评分8282 Theodoris Lab 发布时序 AI 模型 MaxToki，预测细胞状态轨迹与干预靶点
Theodoris Lab 发布时序 AI 模型 MaxToki，用于生成动态轨迹中的过去、中间与未来细胞状态，并预测诱导目标状态转变的干预。模型基于近 1 万亿基因 token 训练，覆盖约 1.75 亿单细胞转录组和约 1 亿条跨人类一生的细胞状态轨迹，采用连续数值 tokenization 与两阶段训练（上下文长度从 4096 扩至 16384）。
推荐理由：该模型把细胞状态建模扩展到时间轴，并在人源细胞与小鼠中验证了预测的促衰老靶点。
NewLimit · Progress Blog精选AI 评分6060 NewLimit 2026年1-2月进展：首个候选药物进入规模化生产，多任务Ambrosia模型使发现效率提升逾2倍
NewLimit 将其表观遗传重编程计划中首个候选药物推进至大规模生产，生产进度达20%，并新发现一个可在衰老肝细胞中恢复多种年轻功能的 payload。
推荐理由：NewLimit 披露重编程 payload 进入规模化生产，并展示多任务模型与实验闭环将发现效率提升一倍以上。
OpenFold精选AI 评分7272 OpenFold 转发 AlQuraishi 介绍 OpenFold3 预览版 OF3p2
OpenFold 官方账号转发其研究员 Mohammed AlQuraishi 关于 OpenFold3 新预览版 OF3p2 的介绍，并引导读者阅读更多内容。据被引内容，OF3p2 在多数模态上缩小了与 AlphaFold3 的差距，并公开包括训练集与配置在内的全部内容，使其成为当前可从头训练且可复现的 AF3 类模型。上述性能与可复现性表述来自被引推文，本推文未补充细节。
推荐理由：OpenFold3 预览版开放训练集与配置，为复现和从头训练 AF3 类结构模型提供了可操作入口。
OpenFold精选AI 评分6262 OpenFold 发布 OpenFold3 更新，经 AWS 开放数据注册表公开训练数据
OpenFold 宣布 OpenFold3 更新，并通过 Amazon Web Services（AWS）的 Registry of Open Data 公开发布其训练数据。原帖未披露更新涉及的具体模型版本、性能指标或数据规模。
推荐理由：OpenFold3 更新并公开训练数据，为结构预测模型的复现与数据来源比较提供了可查入口。
HouMed精选AI 评分7474 侯廷军团队等发布全模态分子设计基座模型ODesign
侯廷军教授课题组、OTeam创始人张昊天领衔，联合临港实验室郑双佳团队、浙江大学谢昌谕团队等发布全模态分子设计基座模型ODesign，在统一框架内支持蛋白质、核酸（RNA/DNA）、小分子与离子的相互作用生成，并可在分子整体、功能基序、提示原子三种粒度下可控设计。
推荐理由：该模型把蛋白、核酸与小分子设计放进同一生成框架，并给出跨模态基准对比，便于判断多模态分子设计的当前进展。
NVIDIA Healthcare & BioNeMo精选AI 评分7272 NVIDIA 扩展 BioNeMo 平台，礼来与 Thermo Fisher 等接入 AI 药物发现生态
NVIDIA 宣布扩展开放开发平台 BioNeMo，新增 Clara 开放模型中的 RNAPro（RNA 结构预测）与 ReaSyn v2（确保 AI 设计药物可合成），并推出 BioNeMo Recipes 与 GPU 加速化学信息学库 nvMolKit。
推荐理由：BioNeMo 扩展出 RNA 结构预测与可合成性模型，并接入礼来、Thermo Fisher 的实验室闭环，呈现平台化路径。
Vilya, Inc.精选AI 评分7070 Vilya 发布全原子基础模型 Vilya-1，用于大环结构预测与设计
Vilya 发布全原子基础模型 Vilya-1，专门建模含非天然氨基酸等多样化学的大环结构。公司称在公开与内部大环晶体结构合并基准上，Vilya-1 恢复晶体构象的表现超过次优方法一倍以上，物理与规则方法恢复的构象不到其一半，深度学习方法更落后。Vilya-1 还可微调用于富集可渗透化合物，并生成构象集合以评估能量景观、筛选结合剂；公司表示已在多个内部项目中应用该模型。
推荐理由：Vilya-1 以全原子模型覆盖非天然化学的大环结构预测，并给出与物理规则及深度学习方法的具体对比。
Marwin Segler精选AI 评分5858 Marwin Segler 报告用于合成步骤生成的推理模型
Marwin Segler 报告团队推出面向合成步骤生成的推理模型，针对该任务采用专门的思维链监督微调（SFT on COT）与可验证奖励强化学习（RLVR）。其表示语言模型在处理结构与丰富自然语言并存的化学任务（如合成）时带来新能力。
推荐理由：作者披露其合成路线生成推理模型采用SFT与RLVR训练，为化学语言模型的能力边界提供一手说明。
Latent Labs精选AI 评分5858 Latent Labs 发布 Latent-X2：AI 生成抗体具备类药可开发性与低免疫原性
Latent Labs 在 Latent-X1 发布 5 个月后推出 Latent-X2，称其 AI 生成抗体在人体样本中表现出类药可开发性和低免疫原性，且为零样本生成。该模型目前面向部分合作伙伴开放使用，公司未披露具体实验数据与评测细节。
推荐理由：Latent Labs 公布从 Latent-X1 到 Latent-X2 的迭代，并给出 AI 生成抗体在可开发性与免疫原性上的自述结果。
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)精选AI 评分8282 Baker Lab 开源发布 RFdiffusion3 全原子生物分子设计模型
Baker Lab 的蛋白质设计研究所发布开源模型 RFdiffusion3，可生成与细胞内常见各类分子相互作用的新蛋白质。
推荐理由：RFdiffusion3 以原子级扩散统一蛋白、DNA 与小分子结合设计，并开放训练代码与权重，便于复用与改造。
Baker Lab · IPD (蛋白质设计研究所)精选AI 评分8888 Baker Lab 发布 RFdiffusion2：以提示直接生成高效酶
Baker Lab 报告开发 RFdiffusion2，可直接以活性位点原子排布为输入生成酶，无需实验室优化即具备催化活性。在 Nature Methods 研究的计算基准中，该模型解决 41 项酶设计挑战中的 41 项，此前最佳工具为 16 项。
推荐理由：RFdiffusion2 以活性位点结构为输入直接生成酶，并在计算基准中解决全部 41 项设计挑战，为酶设计提供了新的可复用工具。
Nabla Bio精选AI 评分6565 Nabla Bio 发布 JAM-2 抗体设计模型，称可从计算机直接生成成药级抗体
Nabla Bio 发布 JAM-2，称其为首个能从计算机直接生成成药级抗体的 AI 模型。公司称在 26 个靶点中有一半在每靶点测试少于 45 个设计的情况下获得皮摩尔至个位数纳摩尔级结合剂，直接针对细胞表面 GPCR 的结合剂成功率最高达 11%，超过 50% 的设计在零优化下通过核心行业可开发性标准，并称已与多家大型药企合作部署 JAM-2。上述结果来自公司自述与白皮书，尚未见独立验证。
推荐理由：Nabla Bio 公布 JAM-2 在 26 个靶点上的抗体设计成功率与可开发性数据，可供对照评估从头抗体设计的能力边界。
Jeff Ruffolo精选AI 评分6767 Profluent 发布蛋白质序列编码器模型 Profluent-E1
Profluent 公开其内部蛋白质序列编码器模型 Profluent-E1，称 E1 系列可作为现有蛋白质建模与设计工作流的直接替换组件以升级流程。作者同时给出 bioRxiv 预印本链接（10.1101/2025.11.12.688125v1），推文未披露具体评测结果与权重开放情况。
推荐理由：Profluent 公开其内部蛋白质序列编码器 E1，并给出可替换现有建模与设计流程的定位，便于对照其预印本方法。
OpenFold精选AI 评分5858 NVIDIA 发布 OpenFold3 技术博客，介绍 OpenFold3 NIM 复合物结构预测模型
OpenFold3 团队转发 NVIDIA 关于 OpenFold3 的技术博客，并指向 NVIDIA 推出的 OpenFold3 NIM。据 NVIDIA 介绍，该模型可用于预测蛋白质、核酸与配体的复合物结构，定位为生产可用模型，博客链接为 https://nvda.ws/3JxauqA。
推荐理由：OpenFold3 以 NIM 形式提供蛋白、核酸与配体复合物预测，可了解其生产化部署形态。