Hugging Face выпустила ИИ-модель для анализа ДНК, которая объясняет возможный вред мутаций

iXBT.com · 22.10.2026, 18:43:32

Carbon-X обучили на 302 млрд токенов генетических последовательностей и биологических текстов: модель с открытым кодом можно запускать локально, не передавая чувствительные данные внешним сервисам Hugging Face представила Carbon-X — открытую языковую модель, которая позволяет задавать вопросы о ДНК на обычном языке и получать не только прогноз, но и его объяснение. Например, можно передать модели генетическую последовательность и спросить, может ли определённая мутация быть вредной. Carbon-X также способна генерировать новые последовательности ДНК, что потенциально полезно для исследований в области генной терапии. Модель создана на основе Alibaba Qwen3-14B и насчитывает около 14,8 млрд параметров. Для её обучения использовали 302 млрд токенов, включавших последовательности ДНК, английский текст и материалы по биологии. В разработке участвовали Институт генетики и медицины Телетон и Неаполитанский университет имени Фридриха II в Италии, а также китайская Zhongguancun Academy. По словам старшего научного сотрудника Hugging Face Льюиса Танстолла, вирусы исключили из обучающих данных, чтобы снизить риск непредусмотренного использования модели. Источник изображения: сгенерировано Muse Открытая лицензия Apache 2.0 позволяет исследовательским группам запускать Carbon-X на собственном оборудовании. Весовые параметры модели помещаются на одну видеокарту с 80 ГБ памяти, поэтому для работы с ней не обязательно отправлять генетические данные на внешние серверы. По результатам внутренних тестов Hugging Face, Carbon-X набрала в среднем 66,7%, немного уступив модели OpenAI GPT-6.1 Sol с результатом 67,5%. Компания также заявляет о значительно меньшей стоимости одного задания. У модели пока есть существенные ограничения: Carbon-X не проходила клиническую проверку, её прогнозы ещё не подтверждены лабораторными экспериментами, а сама Hugging Face не рекомендует использовать её для принятия медицинских решений. Проект ориентирован прежде всего на исследовательскую работу и развитие п