MMAI Gym首个合作落地 ，英矽智能与Liquid AI发布轻量科研基础模型 "尽管参数规模仅 26 亿

尽管参数规模仅 26 亿，个合蛋白口袋条件和靶点评估、作落PSI）的地英核心组成，AI实验室以及云服务提供商
。矽智型营养产品及兽医药物
 。布轻

此次发布的量科模型仅基于26亿（2.6B）参数和本地部署环境
，进而缩短药物发现周期，研基公司于香港联交所主板挂牌上市
，础模与英矽智能的个合合作也打开了新的可能性 ，最终惠及患者。作落成功率最高达 98.8%。地英请联系mmaigym@insilicomedicine.com

关于英矽智能

英矽智能是矽智型一家全球先锋生物科技公司，如需了解更多信息或洽谈合作机会，布轻LFM2-2.6B-MMAI有13项超越了参数量为其10倍的量科TxGemma-27B
，共同打造面向制药研究的研基轻量化科学基础模型
。实现与规模大 10 倍的系统相当甚至更优的表现。请访问网站www.insilico.com 

关于Liquid AI

Liquid AI由MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）研究人员创立 ，股票代码：03696.HK。LFM2-2.6B-MMAI通过将 Liquid AI 卓越的 LFM 架构与英矽智能大模型专精训练平台 MMAI Gym相结合 ，在本地部署（on-premise）的条件下，如先进材料  、该模型在完全私有化部署条件下仍可达到"云端级"性能：

• 性质预测： 在涵盖药代动力学和毒理学的22项任务中，并在药物发现基准测试中达到业界领先的性能表现
  。面向药化团队的先导化合物优化  ，一个 26 亿参数的单一模型即可在私有服务器上 ，该模型突破了以往"多个单一功能模型拼接"的路径，农业
  、包括： ADMET成药性质预测、如今
  ，可靠的表现。"通过LFM2-2.6B-MMAI，MMAI Gym 以灵活的会员制项目形式提供，

   

  赋能人类更长久更健康的生活 。我们可以在突破质量上限的同时，并在单步逆合成建议方面通过创新化学可行性指标ChemCensor指标展现出高质量输出。在关键药物发现基准测试中实现最高 10 倍的性能提升，并通过持续的基准评测确保其在真实应用场景中具备稳定、CSI）与生物学超级智能（Biology Superintelligence，共同训练下一代轻量级的液态神经网络基础模型
  。专注于开发可在本地部署或资源受限环境中运行的高效AI模型。免疫学、多参数分子优化、以及用于评估逆合成可行性的方案预判 ，相关性指标优于 GPT-5.1、致力于整合人工智能和自动化技术，  利用自主研发的Pharma.AI 平台和先进的自动化生物学实验室，加速药物发现并推动生命科学领域的创新，高效的液态神经网络模型可以协助更多科学家高效达成科研目标，分子药效团推理以及逆合成路径规划等。

  英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士表示，BSI），旨在为前沿通用大语言模型（LLMs）提升生物化学领域的专精能力。英矽智能正在为纤维化、并取得具备竞争力的表现。向 LLM 系统化传授药物化学、包括覆盖 1,000+ 药物研发基准测试与约 1,200 亿 token 的制药领域数据 。我们验证了科学领域基础模型应用的关键在于高效的架构设计，此次合作中，作为英矽智能迈向"制药超级智能"（Pharmaceutical Superintelligence ，疼痛、尤其适用于高频 ADMET 筛选、从而减少无效实验投入。"

  关于MMAI Gym

  MMAI Gym是一个针对特定领域设计的训练环境，

• 亲和力预测 ： 在英矽智能内部基准测试中（包含覆盖 689 个蛋白靶点、肥胖和代谢紊乱等未满足的疾病领域提供创新药物解决方案 。可在多个药物发现基准测试中实现业界领先性能

  上海2026年3月9日 /美通社/ -- 由生成式人工智能（AI）驱动的临床阶段生物医药科技公司英矽智能（Insilico Medicine, 03696.HK）近日宣布与专注液态基础模型（LFM）的Liquid AI达成战略合作，进一步降低智能计算的成本。经 MMAI Gym 训练后的 LFM2-2.6B-MMAI 模型可支持 200 余种任务类型，Claude Opus 4.5 与 Grok-4.1 等前沿模型。并在其中3项任务上达到了细分领域专用模型的业界领先水平

• 分子优化 ：在行业标准的多参数优化基准（MuMO-Instruct）上，"很高兴和Liquid AI达成合作，MMAI Gym设置两条垂直训练方向：化学超级智能（Chemical Superintelligence ，

  Liquid AI联合创始人兼首席执行官Ramin Hasani表示，面向希望将通用AI转化为强大科研引擎的制药和生物技术公司、

  
  

  在这项探索中，可覆盖多个细分应用场景的关键任务。250 万条实验测量数据） ，更多信息，而非简单的规模扩张。并入选聚焦机器学习及其交叉领域前沿方向的国际学习表征会议（ICLR）专题学术研讨会 。我们得到了可以一站式执行多项科学任务的优化模型，

这些能力有望为制药企业带来既刻落地的应用价值 ，此外，以单一模型在多项药物发现基准测试中实现业界领先表现 ，

该训练环境利用高质量的推理数据集和多任务微调能力，英矽智能持续将Pharma.AI应用拓展到多元化领域 ，双方同步推出首个成果——LFM2-2.6B-MMAI（v0.2.1）
，覆盖药物研发多个关键阶段
，

MMAI Gym 是英矽智能于 2026 年初推出的大模型专精训练框架，更多信息请访问liquid.ai 。在药物研发多个流程中 ，其训练过程和初步结果验证于论文预印本平台ArXiv发表
，生物学和临床运营垂直领域的科学推理能力 。肿瘤学 、系统性覆盖药物发现多流程任务 ，2025年12月30日，