GPT-4b micro
OpenAI 与 Retro 的蛋白工程模型，Yamanaka 因子变体湿筛
- 数据类型
- 蛋白序列；生物文本；3D 结构 token
模型与发布
OpenAI 与 Retro Biosciences 合作，2025-01 披露，由 GPT-4o 缩小版起步 [1]。
训练数据配方
- 公共库：蛋白序列、生物文本、tokenized 3D 结构（媒体转述，二手）[1]。
- 私有真值：Retro 在人成纤维细胞中对 Yamanaka 因子变体做湿筛，作为验证与迭代。
- 蒸馏合成：无。
数据供应方与许可
Retro 提供湿实验。模型未开放。
已知问题与口径冲突
超过 30% 的建议变体优于野生型 SOX2，对比传统筛选低于 10%（公司口径、二手）。OpenAI 的 GPT-Rosalind（2026-04，可信用户研究预览）为另一模型 [2]。另有说法称"OpenAI 基金会 4,000 万美元付 UNC 造数据"，未能核实，不引用。
来源
卡片整理 2026-10-15。公司自报数据标“公司口径”；⚠️ 为未经独立核实。