结合亲和力Binding affinity
预测什么 · 待核
Boltz-2「jointly modeling complex structures and binding affinities」，输出 `affinity_pred_value`（`log10(IC50)`）与 `affinity_probability_binary`各家叫法：affinity · IC50 · 亲和力 · 结合同一件事，各家名字不同。我们自己就因为按字面去搜而误判过 —— Kling 管角色参考叫 Element、LTX 叫 Ingredients，按 Character Reference 去找会一无所获， 然后把「没找到」写成「官方没说」。
bio：谁实现了
Google DeepMind
AlphaFold 3
博客讲的是结构与相互作用，没有提结合亲和力预测。⚠️ 它提到与药企合作做药物设计，但「用于药物设计」不等于「能预测亲和力」 —— 后者是 Boltz-2 明确写出来的一项输出。读完没找到，不是没读。
无来源 —— 这一格是「查了没找到」，不是「我们没查」核验版本 3核验于 2026-08-15机器录入
Boltz（MIT）
Boltz 2
🎯 这一格只有它一家，而且写到了输出字段与各自该用在哪个阶段。官方自述「approach the accuracy of physics-based free-energy perturbation (FEP) methods, while running 1000x faster」——⚠️ 那是它自己说的，我们只转述不背书。
Boltz 官方仓库（MIT）官方来源核验版本 2核验于 2026-08-15机器录入
Meta
ESM-2 650M
⚠️ 不能按名气对齐。 ESM-2 是蛋白质语言模型（模型卡正文主体是各档检查点的层数与参数量，示例是一个带 `<mask>` 的氨基酸序列填空），和 AlphaFold / Boltz 那种端到端结构预测不是一件事。它常被当作下游任务的骨干，「结合亲和力」这一格要看它自己怎么说 —— 模型卡里没说。这是「读完没找到」。
无来源 —— 这一格是「查了没找到」，不是「我们没查」核验版本 650M核验于 2026-08-15机器录入