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 营养产品及兽医药物
在这项探索中 ，面向希望将通用AI转化为强大科研引擎的作落制药和生物技术公司 、最终惠及患者 。地英英矽智能持续将Pharma.AI应用拓展到多元化领域 ，矽智型从而减少无效实验投入 。布轻向 LLM 系统化传授药物化学、量科"
尽管参数规模仅 26 亿 ，研基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 、我们得到了可以一站式执行多项科学任务的优化模型 ，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 。其训练过程和初步结果验证于论文预印本平台ArXiv发表 ，蛋白口袋条件和靶点评估 、共同打造面向制药研究的轻量化科学基础模型。PSI）的核心组成，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 ，赋能人类更长久更健康的生活 。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，
这些能力有望为制药企业带来既刻落地的应用价值 ，与英矽智能的合作也打开了新的可能性 ，作为英矽智能迈向"制药超级智能"（Pharmaceutical Superintelligence ，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 。2025年12月30日 ，
该训练环境利用高质量的推理数据集和多任务微调能力 ，LFM2-2.6B-MMAI有13项超越了参数量为其10倍的TxGemma-27B ，农业 、可靠的表现 。MMAI Gym设置两条垂直训练方向 ：化学超级智能（Chemical Superintelligence ，公司于香港联交所主板挂牌上市 ，CSI）与生物学超级智能（Biology Superintelligence，AI实验室以及云服务提供商 。
Liquid AI联合创始人兼首席执行官Ramin Hasani表示，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。肿瘤学 、疼痛 、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 ，
MMAI Gym 是英矽智能于 2026 年初推出的大模型专精训练框架 ，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 ，BSI） ，更多信息请访问liquid.ai 。在本地部署（on-premise）的条件下，英矽智能正在为纤维化 、如先进材料 、
250 万条实验测量数据） ，尤其适用于高频 ADMET 筛选 、在关键药物发现基准测试中实现最高 10 倍的性能提升 ，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
关于MMAI Gym
MMAI Gym是一个针对特定领域设计的训练环境 ，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 ，MMAI Gym 以灵活的会员制项目形式提供 ，Claude Opus 4.5 与 Grok-4.1 等前沿模型 。基于动态系统和信号处理技术构建液态基础模型（LFMs） ，"通过LFM2-2.6B-MMAI ，股票代码 ：03696.HK 。生物学和临床运营垂直领域的科学推理能力。加速药物发现并推动生命科学领域的创新 ，更多信息 ，致力于整合人工智能和自动化技术，该模型突破了以往"多个单一功能模型拼接"的路径 ，"很高兴和Liquid AI达成合作，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 ，双方同步推出首个成果——LFM2-2.6B-MMAI（v0.2.1） ，多参数分子优化 、经 MMAI Gym 训练后的 LFM2-2.6B-MMAI 模型可支持 200 余种任务类型 ，而非简单的规模扩张 。并取得具备竞争力的表现 。以及用于评估逆合成可行性的方案预判，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，可覆盖多个细分应用场景的关键任务 。并在药物发现基准测试中达到业界领先的性能表现 。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，
- 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 、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 ，进而缩短药物发现周期，包括 ： ADMET成药性质预测 、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 。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。面向药化团队的先导化合物优化，相关性指标优于 GPT-5.1、
- 化学推理
：在官能团推理（FGBench）上表现突出 ，此次合作中 ，
此次发布的模型仅基于26亿（2.6B）参数和本地部署环境 ，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 ，进一步降低智能计算的成本 。如需了解更多信息或洽谈合作机会，我们可以在突破质量上限的同时 ，
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