摘要
Arc研究所发布了Evo 2，一个在生命之树上逾10万个物种、超过9万亿个核苷酸上训练的DNA基础模型，于2026年3月发表于《自然》。Evo 2拥有400亿参数、1兆碱基上下文和单核苷酸分辨率，既能预测致病突变，又能生成式地设计出与简单细菌等长的基因组。它由NVIDIA（托管于BioNeMo）与斯坦福大学、加州大学伯克利分校、加州大学旧金山分校的研究人员共同构建。Evo 2代表着生物安全筛查争论中设计工具的那一半：一个能写出全新功能性DNA的模型，正是那些推动强制性合成筛查的实验室所担忧的对象，因为人工智能生成的序列可能绕过传统的基序检查。
数据一览
- 400亿，模型参数。
- 超过9万亿，训练数据中的核苷酸。
- 超过10万，涵盖的物种（生命的所有领域）。
- 1兆碱基，上下文长度，单核苷酸分辨率。
- 2026年3月，发表于《自然》；权重和代码已公开。
为何重要
Evo 2标志着生成生物学跨入了基因组规模的设计，预测层面的回报（变异效应、药物靶点）与两用风险（设计全新序列）在同一个开放模型中同时到来。它正是人工智能×生物学筛查之争当下真实存在、而非假设的具体原因。
值得关注
- 对Evo 2变异效应与设计主张的独立验证。
- 生成生物学模型的发布规范是否会收紧。
- 像Evo 2这样的设计工具是否会整合进药物研发管线。