ANI-1x / ANI-1ccx

内容与规模：约 500 万个 DFT 点，由主动学习从 GDB-11/ChEMBL 采样，含 MD、简正模、二聚体、扭转构象；ANI-1ccx 为约 50 万点的 CCSD(T)*/CBS 子集 [1][2]。

算力成本与生成方式：约 1,400 万核小时（Scientific Data 2020 描述文，经二手检索），折合约 2.8 核小时/点（推算）[1]。这是 OMol25 之前的量级锚点，后者约 43–60 CPU 小时/点（推算）。

哪些模型用：训练 ANI 系列机器学习势，属早期"二代仿真"的代表数据。

已知缺陷：基组较小、元素有限（侧重有机小分子）；主动学习采样偏向已有模型的不确定区域（推断）。DFT 泛函等细节 ⚠️ 未核。

来源

1. https://link.springer.com/10.1038/s41597-020-0473-z (2026-10-15)
2. https://arxiv.org/pdf/1801.09319 (2026-10-15)