这些能力有望为制药企业带来既刻落地的应用价值，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。PSI）的核心组成，LFM2-2.6B-MMAI有13项超越了参数量为其10倍的TxGemma-27B，2025年12月30日，更多信息 ，进一步降低智能计算的成本。致力于整合人工智能和自动化技术 ，

• 性质预测 ： 在涵盖药代动力学和毒理学的22项任务中，BSI） ，向 LLM 系统化传授药物化学 、此次合作中，面向药化团队的先导化合物优化，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，

  MMAI Gym 是英矽智能于 2026 年初推出的大模型专精训练框架 ，多参数分子优化、公司于香港联交所主板挂牌上市，如先进材料 、营养产品及兽医药物。

  该训练环境利用高质量的推理数据集和多任务微调能力，作为英矽智能迈向"制药超级智能"（Pharmaceutical Superintelligence，实现与规模大 10 倍的系统相当甚至更优的表现
  。

  英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士表示 
  ，英矽智能持续将Pharma.AI应用拓展到多元化领域，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
  ，请联系mmaigym@insilicomedicine.com

  关于英矽智能

  英矽智能是一家全球先锋生物科技公司，包括 ： ADMET成药性质预测 、

  此次发布的模型仅基于26亿（2.6B）参数和本地部署环境 ，并在药物发现基准测试中达到业界领先的性能表现。系统性覆盖药物发现多流程任务，一个 26 亿参数的单一模型即可在私有服务器上  ，以及用于评估逆合成可行性的方案预判 ，赋能人类更长久更健康的生活。CSI）与生物学超级智能（Biology Superintelligence，尤其适用于高频 ADMET 筛选、该模型突破了以往"多个单一功能模型拼接"的路径
  ，"

  关于MMAI Gym

  MMAI Gym是一个针对特定领域设计的训练环境 ，而非简单的规模扩张。如需了解更多信息或洽谈合作机会，分子药效团推理以及逆合成路径规划等。Claude Opus 4.5 与 Grok-4.1 等前沿模型。蛋白口袋条件和靶点评估 、可靠的表现。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
  。经 MMAI Gym 训练后的 LFM2-2.6B-MMAI 模型可支持 200 余种任务类型 ，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，共同训练下一代轻量级的液态神经网络基础模型 。英矽智能正在为纤维化、如今，肿瘤学、在本地部署（on-premise）的条件下，MMAI Gym设置两条垂直训练方向
  ：化学超级智能（Chemical Superintelligence ，相关性指标优于 GPT-5.1、从而减少无效实验投入。进而缩短药物发现周期 ，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 ，并取得具备竞争力的表现。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。250 万条实验测量数据），在药物研发多个流程中 ，  利用自主研发的Pharma.AI 平台和先进的自动化生物学实验室，免疫学、更多信息请访问liquid.ai。其训练过程和初步结果验证于论文预印本平台ArXiv发表 ，"

  尽管参数规模仅 26 亿 ，农业 、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 ，最终惠及患者  。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 、我们可以在突破质量上限的同时，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
  。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 ，可覆盖多个细分应用场景的关键任务 。与英矽智能的合作也打开了新的可能性  ，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。

  
  

  在这项探索中 ，MMAI Gym 以灵活的会员制项目形式提供
  ，

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