Boltz-2

模型与发布

MIT 与 Recursion 合作，2025-06 发布，新增结合亲和力头 [1][3]。

训练数据配方

• 公共库：Protein Data Bank (wwPDB)（截止 2023-06-01）；亲和力来自 ChEMBL v34、BindingDB、PubChem，约 120 万结合物，全部公共库，只保留平均预测 ipTM>0.75 的 assay [1]。
• 分子动力学：MISATO、ATLAS、mdCATH 三套共约 1.78 万体系 [1]。
• 蒸馏合成：AFDB 单体约 500 万；Boltz-1 预测的 RNA、DNA、配体复合物（见 AlphaFold DB 与结构蒸馏）[1]。
• 私有真值：无。无 PDBbind / PDBbind+，无商业购买数据；Recursion 的 8 个内部 assay 仅评测 [1]。

数据供应方与许可

公共库；Recursion 提供算力。代码与权重 MIT，训练代码标"即将发布" [2]。

已知问题与口径冲突

"FEP 基准 Pearson 0.62、快 1,000 倍"来自新闻稿，公司口径 [3]。用 Boltz-1 预测训练属二级蒸馏，继承偏差。Boltz PBC 另有种子轮（二手）[4]。

来源

1. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.06.14.659707v1.full (2026-10-15)
2. https://github.com/jwohlwend/boltz (2026-10-15)
3. https://www.csail.mit.edu/news/mit-releases-breakthrough-protein-binding-affinity-model-expanding-role-ai-drug-discovery (2026-10-15)
4. https://www.biopharmatrend.com/news/boltz-pbc-launches-with-28m-seed-round-pfizer-collaboration-and-three-guarantees-1455/ (2026-10-15)