ESMFold 2 凭什么超越 AlphaFold 3？

Biohub 在 5 月底发布了 ESMFold 2，一个完全开源、Apache 2.0 商用友好的蛋白质结构预测模型。它生成了 11 亿蛋白质结构的开源图谱——是 AlphaFold 数据库（约 2 亿）的 5.5 倍。同时收录了 68 亿蛋白质序列信息。

ESMFold 2 4.1 B 参数的 MONET 模型在 GenEval 基准上得分 0.74，击败了 DALL-E 3 和 12 B 参数的 FLUX.1 Dev。只用对手三分之一参数量就超越，靠的不是算力而是数据质量。

团队已用 ESMFold 2 成功设计新型抗体和抗癌蛋白。实验室验证显示高比例设计按预期工作。还意外发现 CRISPR 微生物防御蛋白与 2023 年土壤真菌基因编辑蛋白在结构上的相似性——这在 AlphaFold 中未被发现。

为什么这是 AI for Science 的里程碑？

AlphaFold 3 虽然强大，但代码和模型权重闭源，商业使用受限。ESMFold 2 以 Apache 2.0 完全开源，意味着任何实验室、制药公司、科研团队都可以免费商用。这是科学开源精神与商业 AI 的正面碰撞。

ESMFold 2 还有一个关键突破：能够设计新的蛋白质而不仅仅是预测已知蛋白质结构。抗体和抗癌蛋白的成功设计证明 AI 不只是”读”生物学，还能”写”生物学。

FAQ

ESMFold 2 可以免费商用吗？

是的。Apache 2.0 许可，完全开源，无商业限制。

ESMFold 2 与 AlphaFold 3 的差距有多大？

在多个蛋白质结构预测基准上 ESMFold 2 超越 AlphaFold 3。4.1 B 参数就达到 GenEval 0.74。数据质量比模型规模更重要。

这对药物研发有什么实际影响？

显著降低蛋白质结构预测和设计的门槛。小团队也能使用开源工具设计新型抗体和蛋白质药物。

作者：智盒（aiKit.vip）｜ 资讯 · 资源 · 工具 · 导航

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