27 октября 2026 г.
Pinal: белок заказывают текстом, 12 дизайнов заработали в пробирке
Модель на 16 млрд параметров пишет последовательность белка по фразе на английском: из 20 дизайнов 17 заработали в клетке E. coli.
PET-пластик разъел белок, который собрали по описанию словами: 7 дней в пробирке, и на поверхности появились поры.
Это Pinal, модель на 16 млрд параметров команды Fajie Yuan из Westlake University. Работу опубликовал Nature 21.10.2026. Обучали её на 1,7 млрд синтетически аннотированных пар «белок и текст», и фразу модель переводит сначала в структуру белка, а из структуры уже собирает цепочку.
Не хотите разбираться сами? Внедряем ИИ в ваш бизнес: задачи без лимита, одна цена в месяц, отмена в любой момент.
Проверяли в пробирке. Мокрая лаборатория подтвердила 12 рабочих белков по четырём задачам: зелёный флуоресцентный белок, PET-гидролаза, алкогольдегидрогеназа и H-protein. Совпадение их последовательностей с известными белками 30–60%, то есть модель пишет новые цепочки, а не пересказывает базу.
Из 20 дизайнов, предсказанных как далёкие от всего известного, 17 собрались в растворимой форме в E. coli. Вариант pinalPETase36 за 7 дней выдал продукты разложения PET, терефталевую кислоту и MHET. Другой белок поднял титр продукта в 1,7 раза против природного в пути фиксации CO2.
Запуск в три строки. Раньше дизайн шёл от структуры: нужно было знать, какую укладку вы хотите получить, и собирать её руками. Теперь описание едет текстом в аргументе desc, а дизайн стартует тремя строками Python. Код лежит на GitHub под Apache 2.0, веса на Hugging Face, без установки работает онлайн-демо проекта. Локально это conda-окружение на Python 3.8 и requirements, около 30 минут на сборку. Старшая T2struc-15B просит минимум 40 ГБ видеопамяти, на одной NVIDIA A40 десять белков считаются примерно минуту, по умолчанию грузится облегчённая T2struc-1.2B.
Рядом с белками встала ДНК. 22.10.2026 Hugging Face выложила Carbon-X на 14,8 млрд параметров под Apache 2.0: она читает ДНК и английский одним потоком, окно 40 960 токенов, один токен покрывает 6 пар оснований. На эффектах кодирующих вариантов Carbon-X даёт 74,9% против 71,0% у GPT-6.1 Sol, в среднем по пяти бенчмаркам 66,7% против 67,5%. Запускается одной командой vllm serve на одной GPU в 80 ГБ класса H100 или H200.
Выход обеих моделей остаётся кандидатом под мокрую проверку: авторы Carbon-X пишут, что в лаборатории предсказания не проверяли, а у Pinal рабочие белки идут вместе с неудачными дизайнами.
Ближайший сигнал даст не бенчмарк, а чужие лаборатории: веса открыты, дизайны проверяются в пробирке.
* Meta Platforms Inc. признана в РФ экстремистской организацией, её деятельность запрещена; Facebook и Instagram заблокированы. Meta AI и другие продукты компании — продукты этой организации.
Первоисточник