生物医药 模型

RoseTTAFold 是贝克实验室 2021 年发表的三轨神经网络蛋白质结构预测方法，在 CASP14 上精度接近 AlphaFold2，能仅凭序列预测蛋白质复合物，代码公开并配有公共服务器。

AlphaFold 3 是 DeepMind 于 2024 年 5 月发布的结构预测模型，可预测蛋白质、DNA、RNA、配体等分子的结构与相互作用。[^1]

ESM3 是 EvolutionaryScale 于 2024 年 6 月发布的蛋白质生成模型，能同时依据序列、结构和功能进行推理，并生成了与已知荧光蛋白相距约 5 亿年演化距离的新蛋白。

DeepMind 研发的第一代蛋白质结构预测系统，2018 年在 CASP13 盲测中综合排名第一，做法是估计残基间距离的概率分布，而不只依赖接触图。

AlphaFold2 是 DeepMind 于 2020 年公布的蛋白质结构预测系统，在多数情况下达到与实验结构相当的精度；相关领域的工作获得 2024 年诺贝尔化学奖的一半奖项。

2022 年 12 月与 2023 年 5 月两篇 arXiv 论文提出的医学问答语言模型，第一篇同时提出 MultiMedQA 基准，Med-PaLM 2 在 MedQA 上最高达到 86.5%。

Baichuan 3 是百川智能 2024 年 1 月 29 日发布的闭源大语言模型，参数规模超过一千亿。官方称其在中文基准与中文医疗任务上超过或接近 GPT-4，主打中文与医疗能力。

Baichuan-M1 是百川智能的医疗大模型系列，2025年1月24日发布 Baichuan-M1-preview，并开源 Baichuan-M1-14B。公司称后者从零开始为医疗场景训练。

Baichuan-M2 是百川智能开源的医疗增强大模型，参数规模为 32B，基于 Qwen2.5-32B 构建，采用 Apache 2.0 许可证，供研究与参考使用。

Baichuan-M3 是百川智能的新一代开源医疗增强语言模型，参数为 235B，基于 Qwen3-235B-A22B 构建，采用 Apache 2.0 许可证，2026年1月发布。