Modelo generativo de NVIDIA de unos 400 millones de parámetros que crea esqueletos de proteínas a partir de ruido mediante flow matching.
Demostró que los modelos de flujo escalan bien para generar proteínas y se presentó como ponencia oral en ICLR 2025; es la base de La-Proteina y Proteina-Complexa. Es el tamaño más grande de la familia, entrenado con hasta 21 millones de estructuras sintéticas.
Pesos en NGC y Hugging Face y código en GitHub, para uso no comercial (NVIDIA Source Code License). Se lanzó junto a Proteina 200M y Proteina 60M (cada uno con su propia ficha).
Unos 400 M de parámetros de transformer más unos 15 M de capas de triángulo (checkpoint v1.4, más uno débil v1.8 para autoguidance); salida: esqueletos proteicos.
