RFD4-Proteina 发布：多项蛋白设计基准大幅超越基线
AllThingsApx 于 10 月 21-22 日发布并开源蛋白设计新模型 RFD4-Proteina，其 high-thinking 模式在多项基准上大幅超越现有方法，多位实测者称其为「跨代式进步」。
已确认
- DNA 结合蛋白设计基准上，RFD4-Proteina（high-thinking）取得 3.5% 的计算聚类通过率，对比固定 DNA 方案 BoltGen/BoltzGen 的 0.8%，覆盖三个靶标，指向基因靶向工具设计能力的提升。
- 酶活性位点支架设计任务上通过率达 12.1%，对比 AlphaProtein-novo codesign 的 5.7%，接近翻倍；作者称每 GPU 小时可产出上千设计。
- 蛋白-蛋白结合子设计上，生成吞吐量达基准中单主链方法 BindCraft 的 42 倍，且计算聚类通过率更高，作者将其概括为从「折叠设计」走向「分子识别」设计的跳变。
- 模型已上线 Hugging Face，附带 AllThingsApx 提供的 NVIDIA 相关资源（帖 m5 所述）。
- 社区采用迅速：有蛋白设计师表示将用 RFD4-Proteina 参加 Adaptyv 与 Anthropic 联合举办的 Protein Design Competition；CotetTudor 也推荐此刻将其用于该竞赛的基准测试。
- 实测者 RafiBrent 表示起初持怀疑态度，但实测后认为 RFD4-Proteina 在计算生物分子设计上是「跨代式进步」，其配图数据显示 binder design 通过率远超现有方法。
为什么重要
- 通过率与吞吐量同时大幅提升，意味着此前受算力与成功率限制的蛋白设计流程有望显著提速，对基因靶向工具、酶工程与治疗性结合子设计均有直接影响。
- 模型开源且发布当天即进入实战竞赛场景，反映了 AI 蛋白设计社区从模型发布到落地应用的周期正在急剧缩短。
以上数据均来自发布方与转发实测者帖文，第三方独立复现结果暂未见到。
2026-10-21 ~ 2026-10-22 · 6 条相关
- 第 1 集:Baker 实验室联手 NVIDIA 开源蛋白设计模型 RFD4-Proteina(2026-10-21,59 条)
- 第 2 集:RFD4-Proteina 发布：多项蛋白设计基准大幅超越基线(2026-10-21,6 条)
一手来源
- RFD4-Proteina 蛋白设计：DNA 结合子通过率 3.5% vs 基线 0.8% — AllThingsApx ·
- RFD4-Proteina 酶支架设计通过率 12.1%，近乎基线两倍 — AllThingsApx ·
- RFD4-Proteina 蛋白结合子生成吞吐量达基线 BindCraft 的 42 倍 — AllThingsApx ·
- 蛋白设计师已上手 RFD4-Proteina 备战 Adaptyv×Anthropic 设计赛 — AllThingsApx · 2026-10-21
- RFD4-Proteina 实测：蛋白结合设计 Pass 率远超现有方法 — AllThingsApx · 2026-10-21
- RFD4-Proteina 被推荐用于 Anthropic x Adaptyv 蛋白设计竞赛基准测试 — AllThingsApx · 2026-10-22
- 【源头】RFD4-Proteina 蛋白结合子生成吞吐量达基线 BindCraft 的 42 倍 — AllThingsApx · 2026-10-22
- 【源头】RFD4-Proteina 酶支架设计通过率 12.1%，近乎基线两倍 — AllThingsApx · 2026-10-22
- 【源头】RFD4-Proteina 蛋白设计：DNA 结合子通过率 3.5% vs 基线 0.8% — AllThingsApx · 2026-10-22