Ми співпрацюємо з @InSilicoMed для створення легких наукових базових моделей для фармацевтичних досліджень. Разом ми створюємо серію моделей рідкого фундаменту з найсучаснішими показниками у кількох піддоменах відкриття ліків. 💊 Наша мета — розширити межі відкриття ліків за межі спеціалізованих моделей і перейти до фундаментальних універсалістичних моделей, які корисні та здатні поглинати власні молекули, аналізи та цільові дані повністю в локальних приватних інстансах. Першою моделлю в лінійці є LFM2-2.6B-MMAI, невелика модель, яка досягає продуктивності хмарного масштабу, працюючи виключно на приватній інфраструктурі: > Молекулярна оптимізація: до 98,8% успіху в багатопараметричній оптимізації MuMO-Instruct. > прогноз афінності: Перевершив GPT-5.1, Claude Opus 4.5 і Grok-4.1 на бенчмарку Insilico з 2,5 млн / 689 цільових показників. > Хімічне мислення: Сильне функціональне групове мислення (FGBench) та твердий одноступеневий ретросинтез (ChemCensor). Поєднуючи ефективні LFM-технології Liquid AI з MMAI Gym від Insilico — комплексною платформою для тренувань із понад 1000 фармацевтичними бенчмарками, ми бачимо, що локальне впровадження може забезпечити конкурентні результати у всьому спектрі завдань з відкриття ліків, усе в одній системі. Ці можливості відкривають негайно корисні застосування для фармацевтичних компаній, особливо у високочастотному ADMET-скринінгу, оптимізації свинців з урахуванням медичної хімії та оцінці доцільності ретросинтезу, що запобігає марним експериментальним зусиллям.

Читайте оголошення про партнерство: Читайте технічний звіт: Отримайте модель вже сьогодні: Дивіться @InSilicoMeds CEO та співзасновник @biogerontology та @liquidai CEO і співзасновник @ramin_m_h про відкриття ліків.