此次發布的模型僅基于26億（2.6B）參數和本地部署環境，可在多個藥物發現基準測試中實現業界領先性能
上海2026年3月9日 /美通社/ -- 由生成式人工智能（AI）驅動的臨床階段生物醫藥科技公司英矽智能（Insilico Medicine, 03696.HK）近日宣布與專注液態基礎模型（LFM）的Liquid AI達成戰略合作，共同打造面向制藥研究的輕量化科學基礎模型。雙方同步推出首個成果——LFM2-2.6B-MMAI（v0.2.1），該模型突破了以往"多個單一功能模型拼接"的路徑，以單一模型在多項藥物發現基準測試中實現業界領先表現，可覆蓋多個細分應用場景的關鍵任務。
在這項探索中，LFM2-2.6B-MMAI通過將 Liquid AI 卓越的 LFM 架構與英矽智能大模型專精訓練平臺 MMAI Gym相結合，在本地部署（on-premise）的條件下，系統性覆蓋藥物發現多流程任務，并取得具備競爭力的表現。其訓練過程和初步結果驗證于論文預印本平臺ArXiv發表，并入選聚焦機器學習及其交叉領域前沿方向的國際學習表征會議（ICLR）專題學術研討會。
MMAI Gym 是英矽智能于 2026 年初推出的大模型專精訓練框架，包括覆蓋 1,000+ 藥物研發基準測試與約 1,200 億 token 的制藥領域數據。經 MMAI Gym 訓練后的 LFM2-2.6B-MMAI 模型可支持 200 余種任務類型，覆蓋藥物研發多個關鍵階段，包括： ADMET成藥性質預測、多參數分子優化、蛋白口袋條件和靶點評估、分子藥效團推理以及逆合成路徑規劃等。
Liquid AI聯合創始人兼首席執行官Ramin Hasani表示，"通過LFM2-2.6B-MMAI，我們驗證了科學領域基礎模型應用的關鍵在于高效的架構設計，而非簡單的規模擴張。如今，一個 26 億參數的單一模型即可在私有服務器上，在藥物研發多個流程中，實現與規模大 10 倍的系統相當甚至更優的表現。與英矽智能的合作也打開了新的可能性，我們可以在突破質量上限的同時，進一步降低智能計算的成本。"
盡管參數規模僅 26 億，該模型在完全私有化部署條件下仍可達到"云端級"性能：
這些能力有望為制藥企業帶來既刻落地的應用價值，尤其適用于高頻 ADMET 篩選、面向藥化團隊的先導化合物優化，以及用于評估逆合成可行性的方案預判，從而減少無效實驗投入。
英矽智能創始人兼首席執行官Alex Zhavoronkov博士表示，"很高興和Liquid AI達成合作，共同訓練下一代輕量級的液態神經網絡基礎模型。此次合作中，我們得到了可以一站式執行多項科學任務的優化模型，并在藥物發現基準測試中達到業界領先的性能表現。高效的液態神經網絡模型可以協助更多科學家高效達成科研目標，進而縮短藥物發現周期，最終惠及患者。"
關于MMAI Gym
MMAI Gym是一個針對特定領域設計的訓練環境，旨在為前沿通用大語言模型（LLMs）提升生物化學領域的專精能力。作為英矽智能邁向"制藥超級智能"（Pharmaceutical Superintelligence，PSI）的核心組成，MMAI Gym設置兩條垂直訓練方向：化學超級智能（Chemical Superintelligence，CSI）與生物學超級智能（Biology Superintelligence，BSI），向 LLM 系統化傳授藥物化學、生物學和臨床運營垂直領域的科學推理能力。
該訓練環境利用高質量的推理數據集和多任務微調能力，在關鍵藥物發現基準測試中實現最高 10 倍的性能提升，并通過持續的基準評測確保其在真實應用場景中具備穩定、可靠的表現。MMAI Gym 以靈活的會員制項目形式提供，面向希望將通用AI轉化為強大科研引擎的制藥和生物技術公司、AI實驗室以及云服務提供商。如需了解更多信息或洽談合作機會，請聯系mmaigym@insilicomedicine.com
關于英矽智能
英矽智能是一家全球先鋒生物科技公司，致力于整合人工智能和自動化技術，加速藥物發現并推動生命科學領域的創新，賦能人類更長久更健康的生活。2025年12月30日，公司于香港聯交所主板掛牌上市，股票代碼：03696.HK。 利用自主研發的Pharma.AI 平臺和先進的自動化生物學實驗室，英矽智能正在為纖維化、腫瘤學、免疫學、疼痛、肥胖和代謝紊亂等未滿足的疾病領域提供創新藥物解決方案。此外，英矽智能持續將Pharma.AI應用拓展到多元化領域，如先進材料、農業、營養產品及獸醫藥物。更多信息，請訪問網站www.insilico.com
關于Liquid AI
Liquid AI由MIT計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）研究人員創立，基于動態系統和信號處理技術構建液態基礎模型（LFMs），專注于開發可在本地部署或資源受限環境中運行的高效AI模型。更多信息請訪問liquid.ai。
