字节跳动 Protenix-v1

一、Protenix-v1是什么？开源生物分子预测新标杆，如何挑战AlphaFold3？

Protenix-v1是字节跳动Seed团队在2026年初正式发布的全开源生物分子结构预测模型，标志着字节跳动正式进军AI for Science领域。这款模型基于对DeepMind AlphaFold3的全面复现和优化，不仅完整复现了AF3的核心功能，更通过技术创新在多个关键指标上实现了超越。

Protenix-v1核心功能快览

Protenix-v1是字节跳动在2026年初发布的开源生物分子结构预测模型，能够高精度预测蛋白质、RNA、DNA及小分子配体的三维结构。该模型采用全原子直接输出设计，在CASP15测试集上平均RMSD达到0.87Å，与AlphaFold3的0.82Å相差无几。支持多模态输入融合，推理速度比AlphaFold3快5-10倍，单张A100上完成300残基蛋白预测仅需9分钟。完全开源Apache 2.0协议，提供模型权重、训练代码和完整工具链。

产品定位与核心价值：

• 科研工具定位：面向生物信息学研究者、药物研发人员、合成生物学工程师的专业AI工具
• 开源生态战略：采用Apache 2.0协议完全开源，打破AlphaFold3的商业使用限制
• 工业应用导向：优化推理效率，支持高通量药物筛选和蛋白设计工作流

量化指标数据：

根据第三方评测平台AIbase披露的数据，在相同训练数据规模、模型参数量及计算资源条件下，Protenix-v1在多项基准测试中表现优于AlphaFold3，成为全球首个达到这一水平的全开源模型。

测试指标	Protenix-v1	AlphaFold3	优势对比
全原子RMSD	0.87Å	0.82Å	相差仅0.05Å
推理速度(300残基)	9分钟	30分钟以上	快3倍以上
抗体-抗原预测成功率	显著领先	基准	大幅超越
商业使用许可	Apache 2.0完全开源	非商业限制	无限制商用

二、Protenix-v1的主要功能和特点

核心技术亮点

1. 全原子级精度建模 Protenix-v1从设计之初就以全原子直接输出为目标，通过引入原子级图神经网络(AtomGNN)与动态键角约束机制，在保持高精度的同时显著降低后处理依赖。相比AlphaFold2需要后处理优化侧链，Protenix-v1实现了端到端的全原子预测。
2. 多模态输入融合 模型整合了多重序列比对(MSA)、共进化信号、物理力场约束（范德华排斥、氢键几何）以及实验数据（冷冻电镜密度图、NMR化学位移）。特别引入了可微分物理模拟层，在训练中动态反馈能量合理性，避免”几何合理但物理荒谬”的结构。
3. 高效推理优化 得益于字节自研的LightSeq-Bio推理框架，Protenix-v1在单张A100上完成一个中等大小蛋白(300残基)的全原子预测仅需9分钟，而AlphaFold3官方实现通常需30分钟以上。这对高通量药物筛选场景意义重大。
4. 扩展分子类型支持 除了蛋白质，Protenix-v1还支持RNA、DNA、小分子配体等复杂生物系统的预测，解决了之前AI模型在RNA领域的短板。能精准预测蛋白质与RNA的复合物结构，这是研究基因调控、病毒感染的关键。

Protenix家族生态

• Protenix-v1：完整版模型，最高精度，适合科研需求
• Protenix-Mini：平衡精度与效率的轻量级版本
• Protenix-Tiny：极致轻量化，适合快速验证和资源受限环境
• PXDesign：基于Protenix的蛋白从头设计平台，24小时内生成数百候选蛋白

三、如何使用Protenix-v1？

快速安装指南

Protenix-v1支持多种安装方式，满足不同用户的使用需求：

方案一：PyPI标准安装（推荐）

pip3 install protenix

方案二：Docker容器部署

docker pull bytedance/protenix

方案三：源码开发模式

git clone https://github.com/bytedance/Protenix
cd Protenix
python3 setup.py develop

在线Web服务器使用

对于不想本地部署的用户，字节跳动提供了基于浏览器的交互式Web服务器：

1. 访问地址：https://protenix-server.com/login
2. 注册登录：输入个人邮箱，通过邮件链接登录
3. 提交任务：在任务界面填写蛋白质序列信息
4. 可视化结果：系统自动运行模型并展示三维结构预测结果

数据处理流程

1. 输入格式准备 Protenix支持PDB、CIF、JSON等多种标准格式。对于PDB文件，可通过命令行快速转换： protenix tojson --input examples/7pzb.pdb --out_dir ./output
2. MSA配置优化 多重序列比对是提升预测精度的关键环节： # 基于JSON文件的MSA搜索 protenix msa --input examples/example_without_msa.json --out_dir ./output # 基于FASTA文件的快速搜索 protenix msa --input examples/prot.fasta --out_dir ./output
3. 模型推理与结果分析 系统支持多种推理模式和参数调整，用户可根据需求选择不同的采样策略和置信度阈值。

四、Protenix-v1的官方地址和访问方式

官方资源汇总

资源类型	访问地址	说明
GitHub仓库	https://github.com/bytedance/Protenix	完整源代码、模型权重、文档
在线Web服务器	https://protenix-server.com/login	免部署在线使用
PyPI包	protenix	通过pip直接安装
Docker镜像	bytedance/protenix	容器化部署
火山引擎AI4S平台	平台集成	企业级云服务

火山引擎AI4Science平台

Protenix-v1已集成到字节跳动的火山引擎AI for Science平台，为企业用户提供开箱即用的科研工具。平台采用按量后付费模式，Protenix应用的刊例价为150元/小时。

五、Protenix-v1 vs 同类型竞品对比分析

对比维度	Protenix-v1	AlphaFold3	HelixFold3	Chai-1	Boltz-1
开源协议​	Apache 2.0完全开源	非商业限制	免费版非商业	Apache 2.0	研究用途
商业使用​	完全允许	需商业授权	付费版本	允许	限制
预测范围​	蛋白质、RNA、DNA、小分子	蛋白质为主	RNA优化	蛋白质-配体	蛋白质
推理速度​	最快（5-10倍于AF3）	基准	中等	较快	较慢
精度指标​	全面媲美，部分超越	行业标杆	RNA场景领先	配体预测强	基础研究
部署难度​	低（多种方案）	中等	中等	低	高
社区生态​	快速增长	成熟但受限	百度生态	专业社区	学术导向
成本效益​	最高（免费开源）	高昂（商业授权）	适中	免费开源	免费研究

关键优势分析：

1. 开源策略：Protenix-v1的Apache 2.0协议允许无限制商用、修改、分发，而AlphaFold3的商业授权费用可能高达数百万美元。
2. 推理效率：在同等硬件条件下，Protenix-v1的推理速度比AlphaFold3快5-10倍，对于需要批量预测的药企来说，时间成本大幅降低。
3. 扩展能力：支持RNA结构预测和蛋白质-RNA复合物，填补了AlphaFold3在这些领域的短板。

六、典型应用场景与实际体验

药物研发场景

实际问题解决：

• 靶点识别：快速预测疾病相关蛋白的三维结构，识别潜在药物结合位点
• 虚拟筛选：批量预测候选药物分子与靶蛋白的结合构象，筛选高亲和力化合物
• 抗体设计：精准预测抗体-抗原复合物结构，指导抗体工程优化

实际案例：

国内某高校实验室研究罕见病致病蛋白，使用AlphaFold3需要一周时间才能获得结果，而改用Protenix-v1后，仅用半天就完成了预测，还能直接修改模型适配特定研究需求。

合成生物学应用

蛋白设计工作流：

1. 功能需求定义：明确目标蛋白的催化活性、稳定性等要求
2. 序列生成：利用PXDesign平台生成数百个候选蛋白序列
3. 结构预测：使用Protenix-v1预测候选蛋白的三维结构
4. 功能验证：通过计算模拟评估蛋白功能特性
5. 实验测试：选择最优候选进行湿实验验证

效率提升数据：

PXDesign在实际测试中，24小时内即可生成数百个高质量的候选蛋白，生成效率较业界主流方法提升约10倍，并在多个靶点上实现了20%-73%的湿实验成功率。在相同靶点上，相比DeepMind的AlphaProteo（成功率9%-33%），PXDesign提升了2-6倍。

科研教育场景

对于高校和科研机构，Protenix-v1的完全开源特性使其成为理想的教学工具：

• 算法研究：研究人员可以深入分析模型架构，提出改进方案
• 课程实践：生物信息学、计算生物学课程的实际操作平台
• 跨学科合作：促进计算机科学和生命科学的交叉研究

七、Protenix-v1能为用户带来的价值

科研价值

1. 加速发现进程：将传统需要数月的结构预测时间缩短到几分钟到几小时
2. 降低实验成本：减少昂贵的湿实验试错，优先通过计算筛选最优候选
3. 拓展研究边界：使中小型实验室也能使用顶尖的AI预测工具

商业价值

1. 药物研发降本：据估算，使用Protenix-v1可将早期药物发现成本降低30-50%
2. 知识产权自主：开源协议确保企业完全掌控技术栈，避免供应商锁定
3. 快速迭代能力：支持模型定制和优化，适应特定疾病领域需求

社会价值

1. 罕见病研究：降低罕见病药物研发门槛，惠及更多患者群体
2. 全球科研平等：打破技术垄断，促进全球科研资源公平分配
3. 人才培养：为新一代计算生物学家提供先进工具和学习平台

八、最近3到6个月内的重大功能更新

2026年2月：Protenix-v1正式发布

• 全开源发布：模型权重、训练代码、推理工具链完全开源
• 性能突破：在严格对齐训练数据下，性能比肩甚至超越AlphaFold3
• 工具链完善：同步发布PXMeter v1.0.0评测工具箱，包含6000+高难度分子样本

2025年10月：PXDesign蛋白设计平台

• 设计效率革命：24小时生成数百候选蛋白，效率提升10倍
• 实验验证成功：在多个靶点实现20%-73%湿实验成功率
• 免费在线服务：提供公开免费的binder在线设计服务

2025年7月：Protenix-Mini轻量版

• 参数优化：仅10亿参数，在多个评测集上实现超越或持平AlphaFold2的性能
• 推理加速：通过少步ODE采样器替代传统多步扩散，显著降低计算开销
• 资源友好：适合计算资源有限但需要准确预测的应用场景

火山引擎平台集成

• 企业级服务：Protenix作为核心应用集成到AI4Science平台
• 按需计费：支持按任务消耗的计算资源付费，150元/小时
• 开箱即用：提供完整的任务模板和示例，降低使用门槛

九、常见问题FAQ解答

Q1：Protenix-v1是完全免费的吗？

A：​ 是的，Protenix-v1采用Apache 2.0协议完全开源，允许免费下载、使用、修改和分发，包括商业用途。这与AlphaFold3的非商业限制形成鲜明对比。

Q2：需要什么样的硬件配置才能运行Protenix-v1？

A：​ 推荐配置包括：

• GPU：NVIDIA A100或同等性能显卡（至少16GB显存）
• 内存：32GB以上系统内存
• 存储：100GB以上可用磁盘空间（用于模型权重和临时文件） 对于资源有限的用户，可以使用Protenix-Mini轻量版，或在火山引擎平台按需使用云服务。

Q3：Protenix-v1的预测精度真的能超越AlphaFold3吗？

A：​ 根据第三方评测数据，在严格对齐训练数据（截止2021年9月30日）和相同推理预算下，Protenix-v1在多个基准测试中表现优于AlphaFold3。特别是在抗体-抗原复合物预测等难点场景，Protenix-v1的DockQ成功率显著领先。

Q4：如何快速上手使用Protenix-v1？

A：​ 推荐三种入门方式：

1. 在线Web服务器：访问https://protenix-server.com/login，无需安装即可使用
2. PyPI安装：pip3 install protenix，适合本地开发环境
3. Docker部署：docker pull bytedance/protenix，适合容器化环境 CSDN等平台提供了详细的图文教程和视频指导。

Q5：Protenix-v1支持哪些输入格式？

A：​ 支持多种生物信息学标准格式：

• 序列格式：FASTA、JSON
• 结构格式：PDB、CIF
• 实验数据：冷冻电镜密度图、NMR化学位移 系统提供格式转换工具，如protenix tojson命令。

Q6：Protenix-v1在药物研发中的实际效果如何？

A：​ 实际应用数据显示显著效果提升：

• 虚拟筛选效率：相比传统方法提升10倍以上
• 抗体设计成功率：湿实验成功率最高达73%
• 罕见病研究：将预测时间从数周缩短到半天 这些数据来自真实的实验室验证和产业应用案例。

十、总结

字节跳动Protenix-v1的发布标志着AI for Science领域的一个重要转折点。这款全开源生物分子结构预测模型不仅在技术上实现了对AlphaFold3的全面复现和超越，更重要的是通过开源策略打破了高性能AI模型的技术壁垒和商业限制。

核心价值总结：

1. 技术领先性：在严格公平对比下，Protenix-v1在多个关键指标上媲美甚至超越行业标杆AlphaFold3，特别是在推理效率和扩展分子类型支持方面表现突出。
2. 开源生态优势：Apache 2.0协议确保全球科研人员和产业界能够无限制地使用、修改和分发，促进了技术的快速迭代和广泛应用。
3. 实际应用价值：从药物研发到合成生物学，从基础研究到产业应用，Protenix-v1及其生态工具（如PXDesign）已经展现出显著的效率提升和成本降低效果。
4. 行业影响深远：Protenix-v1的出现不仅挑战了DeepMind在生物AI领域的垄断地位，更重要的是推动了整个行业向更加开放、协作的方向发展。

对于科研工作者、药物研发人员、生物技术创业者来说，Protenix-v1提供了一个前所未有的机会：无需支付高昂的授权费用，无需依赖有限的商业服务，就能使用世界顶尖的生物分子预测AI工具。这不仅仅是技术工具的进步，更是科研范式的变革。

随着Protenix生态的不断完善和社区贡献的持续增加，我们有理由相信，这款开源模型将在未来几年内成为生物计算领域的基础设施，加速从基础研究到实际应用的转化，最终惠及全球健康事业。

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参考文章或数据来源

本文引用了以下平台和来源的内容，数据来自权威技术媒体、学术平台和官方文档：

1. 鏡水濁塵：《字节跳动开源生物大模型Protenix-v1:全原子结构预测新标杆,性能直追AlphaFold3》（2026-02-10）
2. 搜狐网：《字节跳动发布Protenix-v1生物模型:全开源打破技术壁垒,助力科研创新提速》（2026-02-09）
3. 水际天成：《字节跳动发布Protenix-v1:性能超越AlphaFold3,全开源可商用》（2026-02-10）
4. 小七阅坊：《硬刚AlphaFold3!字节跳动发布Protenix-v1,开源生物分子预测树立行业新标杆》（2026-02-10）
5. CSDN：《Protenix蛋白质结构预测完整教程:从零开始掌握开源AI工具》（2025-12-26）
6. 火山引擎：《AI4Science 平台》官方文档（2025-12-12）
7. 腾讯新闻：《字节Seed发布PXDesign:蛋白设计效率提升十倍,进入实用新阶段》（2025-10-01）
8. 哔哩哔哩：《字节跳动开源AI蛋白模型在多个基准测试优于AlphaFold3、AF2.3和RoseTTAFold2NA》（2025-02-08）
9. 智药邦：《超越AlphaFold3,字节跳动全新开源结构模型Protenix-v1重磅发布》（2026-02-09）
10. 北京智源人工智能研究院：《Protenix: AlphaFold3的再现 – ByteDance AML AI4Science团队》（2024-11-14）

引用总结：​ 本文综合引用了鏡水濁塵、搜狐网、CSDN、火山引擎、腾讯新闻、智药邦、北京智源人工智能研究院等多个权威平台的内容，数据来源包括官方技术文档、行业评测报告、学术研究论文和实际应用案例，确保了文章的专业性和可靠性。

本文最新更新日期：2026年2月10日