私たちは、@InSilicoMedと協力して、製薬研究のための軽量な科学的基盤モデルを作り上げています。私たちは複数の創薬サブドメインにわたる最先端の性能を持つリキッドファウンデーションモデルのシリーズを構築しています。💊 私たちの目標は、創薬発見の最前線を単一目的の専門モデルを超え、独自の分子、アッセイ、ターゲットデータをローカルのプライベートインスタンス内で完全に取り込み可能な基礎的なジェネラリストモデルへと押し広げることです。 最初のモデルはLFM2-2.6B-MMAIで、完全にプライベートインフラ上で動作しながらクラウド規模の性能を実現する小型モデルです。 >分子最適化:MuMO-Instructマルチパラメータ最適化で最大98.8%の成功率を達成。 > Affinity予測:Insilicoの2.5M / 689ターゲットベンチマークでGPT-5.1、Claude Opus 4.5、Grok-4.1を上回るパフォーマンスを発揮しました。 > 化学的推論:強官能基推論(FGBench)および固体1段階逆合成(ChemCensor)。 Liquid AIの効率的なLFM技術と、1,000以上の医薬品ベンチマークを備えた包括的なトレーニングプラットフォームであるInsilicoのMMAI Gymを組み合わせることで、オンプレミス展開が創薬プロセスの全スペクトルにおいて、単一のシステムで競争力のある成果を提供できることがわかります。 これらの能力は、製薬会社にとって即座に役立つ応用を解き放ち、特に高周波ADMETスクリーニング、医薬品化学に向けたリード最適化、逆合成の実現可能性評価などで、実験の無駄な労力を回避します。

パートナーシップ発表をこちらをご覧ください: 技術報告書を読む: 今すぐモデルを手に入れてください: @InSilicoMeds CEO兼共同創業者の@biogerontologyと@liquidai CEO兼共同創業者の@ramin_m_hについての創薬についてご覧ください。