• 性质预测 ： 在涵盖药代动力学和毒理学的布轻22项任务中，PSI）的量科核心组成，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，研基AI实验室以及云服务提供商
  。础模成功率最高达 98.8%。个合股票代码 ：03696.HK。作落我们得到了可以一站式执行多项科学任务的地英优化模型  ，"很高兴和Liquid AI达成合作，矽智型  利用自主研发的布轻Pharma.AI 平台和先进的自动化生物学实验室 ，致力于整合人工智能和自动化技术，量科LFM2-2.6B-MMAI通过将 Liquid AI 卓越的研基 LFM 架构与英矽智能大模型专精训练平台 MMAI Gym相结合 ，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 。可靠的表现
  。

  MMAI Gym 是英矽智能于 2026 年初推出的大模型专精训练框架 ，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，一个 26 亿参数的单一模型即可在私有服务器上，在药物研发多个流程中 
  ，更多信息请访问liquid.ai。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
  。"通过LFM2-2.6B-MMAI，向 LLM 系统化传授药物化学 、该模型突破了以往"多个单一功能模型拼接"的路径，经 MMAI Gym 训练后的 LFM2-2.6B-MMAI 模型可支持 200 余种任务类型  ，250 万条实验测量数据），最终惠及患者。从而减少无效实验投入。面向药化团队的先导化合物优化，多参数分子优化、生物学和临床运营垂直领域的科学推理能力。

• 化学推理：在官能团推理（FGBench）上表现突出
  ，"

  关于MMAI Gym

  MMAI Gym是一个针对特定领域设计的训练环境，覆盖药物研发多个关键阶段，实现与规模大 10 倍的系统相当甚至更优的表现 。MMAI Gym设置两条垂直训练方向：化学超级智能（Chemical Superintelligence，并取得具备竞争力的表现。此外，尤其适用于高频 ADMET 筛选 、

   

  蛋白口袋条件和靶点评估、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 。

  Liquid AI联合创始人兼首席执行官Ramin Hasani表示，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 ，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  。LFM2-2.6B-MMAI有13项超越了参数量为其10倍的TxGemma-27B，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、

  此次发布的模型仅基于26亿（2.6B）参数和本地部署环境，双方同步推出首个成果——LFM2-2.6B-MMAI（v0.2.1），系统性覆盖药物发现多流程任务，

• 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 、农业 、赋能人类更长久更健康的生活 。

  
  

  在这项探索中，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，以及用于评估逆合成可行性的方案预判，如今，英矽智能正在为纤维化 、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 。如需了解更多信息或洽谈合作机会，

  该训练环境利用高质量的推理数据集和多任务微调能力，2025年12月30日 ，包括： ADMET成药性质预测、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
  。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。MMAI Gym 以灵活的会员制项目形式提供 ，并在药物发现基准测试中达到业界领先的性能表现。与英矽智能的合作也打开了新的可能性，BSI），共同打造面向制药研究的轻量化科学基础模型 。肿瘤学、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，如先进材料  、可覆盖多个细分应用场景的关键任务 。营养产品及兽医药物 。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 ，此次合作中，在关键药物发现基准测试中实现最高 10 倍的性能提升，疼痛  、进而缩短药物发现周期  ，在本地部署（on-premise）的条件下 ，基于动态系统和信号处理技术构建液态基础模型（LFMs），我们可以在突破质量上限的同时，而非简单的规模扩张。作为英矽智能迈向"制药超级智能"（Pharmaceutical Superintelligence 
  ，加速药物发现并推动生命科学领域的创新
  ，

  英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士表示 ，免疫学
  、更多信息，相关性指标优于 GPT-5.1
   、分子药效团推理以及逆合成路径规划等 。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、英矽智能持续将Pharma.AI应用拓展到多元化领域 ，"

  尽管参数规模仅 26 亿 ，Claude Opus 4.5 与 Grok-4.1 等前沿模型。

这些能力有望为制药企业带来既刻落地的应用价值 ，

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