Авторы HyPLM-Flash опубликовали веса белковой модели и движок инференса

Авторы технического отчёта HyPLM представили белковую языковую модель HyPLM-Flash и объявили о публикации её весов и движка инференса — программного обеспечения для запуска модели. Отчёт размещён на arXiv 9 ноября 2026 года. Такие модели работают с аминокислотными последовательностями и применяются для оценки последствий мутаций, описания функций и проектирования белков.

HyPLM-Flash содержит 650 млн параметров и обучена на 726 млрд токенов. Это маскированная языковая модель: при обучении она восстанавливает скрытые элементы последовательности. По описанию команды, обучение проводил разработанный ею исследовательский агент Hyra 2.0.

Движок использует объединённые вычислительные операции и матричное умножение INT8. В измерениях авторов он преобразовывал в числовые представления около 130 тысяч аминокислотных остатков в секунду на одной NVIDIA H20 — в 1,9–2,7 раза быстрее других белковых энкодеров класса 600 млн параметров.

Исследователи сравнили модель с 28 публичными контрольными точками на 32 задачах. В ProteinGym при оценке без дополнительного обучения корреляция Спирмена составила 0,409: результат статистически не отличался от ESM-2 650M, ESM C 600M и E1-600M.