Chai-1

Chai-1是面向药物发现领域的多模态基础模型，核心定位是通过AI技术实现多种生物分子结构的精准预测。其核心功能包括多类型生物分子结构预测、无需多序列比对的高效运算、多聚体结构折叠分析，以及实验室数据联动优化。目标用户覆盖药物研发人员、分子生物学研究者、生物信息学从业者、高校生物相关专业师生、药企研发团队、生物科技创业团队等。可应用于新药靶点验证、分子对接模拟、基因功能研究、RNA药物开发、共价抑制剂设计等多个科研与产业场景，为生物领域的研究与转化提供算力支持。

主要功能

• 多模态分子预测：该功能支持蛋白质、小分子、DNA、RNA、共价修饰等多种生物分子的结构预测，用户只需输入对应分子的序列信息或基础属性参数，模型即可输出对应的三维结构预测结果，无需针对不同分子类型切换不同工具，能够满足复杂生物系统的结构研究需求，减少多工具协同的操作成本。
• 无MSI高效运算：该功能支持无需输入多序列比对（MSA）数据即可运行预测流程，用户仅需提供目标分子的单序列信息即可启动运算，在降低数据准备门槛的同时，可保留大部分预测性能，适合缺乏同源序列数据的新型分子研究场景，大幅缩短前期数据预处理的时间周期。
• 多聚体结构折叠：该功能针对多聚体生物分子的结构预测进行了优化，用户输入多亚基的序列信息后，模型可更精准地识别亚基之间的相互作用位点，输出更贴合实际生理状态的多聚体折叠结构，为蛋白质复合物功能研究、多亚基药物靶点分析提供可靠的结构参考数据。
• 实验数据联动优化：该功能支持用户上传已有的实验室实验数据，模型可将实验结果与AI预测流程相结合，对初始预测结果进行校准优化，进一步提升结构预测的准确性，适合已有部分实验验证数据的研究场景，实现AI预测与湿实验结果的互补协同。
• PoseBusters基准验证：模型已通过PoseBusters基准测试验证，测试成功率达到77%，与同领域的知名模型性能处于相近水平，用户可以直接参考该基准测试结果评估模型的可靠性，无需自行开展大规模预验证，降低了用户评估模型适配性的成本。
• 结构可视化输出：预测完成后，模型可输出可视化的分子三维结构文件，支持用户在线查看结构细节、标记关键作用位点、导出标准格式的结构数据，方便后续对接其他分子模拟工具开展进一步分析，满足研究成果展示、后续实验设计的相关需求。

怎么使用

1. 第一步，访问Chai-1的官方介绍页面，查看模型的功能说明、适用场景与性能测试报告，确认模型是否匹配自身的研究或研发需求，同时了解使用规范与数据上传要求。第二步，根据页面指引注册并登录平台账号，完成相关身份信息核验，阅读并同意数据使用协议，明确用户上传数据的隐私保护与使用权限规则。第三步，在模型输入界面上传目标分子的序列信息，若有已有的实验室验证数据可同步上传，选择对应的分子类型与预测需求，确认输入信息无误后提交预测任务。第四步，等待模型完成运算，期间可在任务列表查看预测进度，运算完成后可在线查看预测的分子三维结构，也可下载结构文件与预测报告。第五步，若对预测结果有校准需求，可补充上传新的实验数据提交二次优化任务，也可将输出的结构文件导入其他分子分析工具，开展后续的对接模拟、功能验证等相关研究。

适合什么人群

• 药物研发人员(新药靶点结构预测场景)
• 分子生物学研究者(蛋白质复合物功能研究场景)
• 生物信息学从业者(分子结构数据分析场景)
• 高校生物专业师生(课程实验与课题研究场景)
• 药企研发团队(小分子药物分子对接模拟场景)
• RNA药物开发人员(RNA三维结构预测场景)

总结

这是一款聚焦生物分子结构预测的AI基础模型，主打药物发现领域的应用需求，和同类模型相比，它最突出的特点是无需多序列比对即可实现较高精度的预测，同时在多聚体结构折叠上的表现更具优势。目前该模型在PoseBusters基准测试中的表现与AlphaFold3处于相近水平，对于很多难以获取同源序列的新型分子研究来说，能够有效降低数据准备的门槛。另外它支持对接实验室已有数据进行结果优化的设计，也打通了干实验预测与湿实验验证的协同路径，对于想要将AI技术融入生物研究的团队来说，是一个值得尝试的工具。目前模型的介绍页面提供了完整的性能测试报告和使用案例，用户可以先参考相关案例评估适配性，再根据自身的研究需求选择使用方式。

价格与免费额度

目前Chai-1处于公开介绍阶段，暂未推出面向普通用户的付费版本，学术研究人员可通过官方页面的申请通道提交使用申请，审核通过后可免费获得一定额度的模型使用权限，适合非商业化的科研场景使用。针对商业化的药企与生物科技公司，官方提供定制化的部署与服务方案，具体价格需要根据用户的使用规模、算力需求、功能定制需求进行商务洽谈，建议有商业化使用需求的团队直接联系官方团队获取详细的报价与服务内容。

优点与不足

能帮你做的 8 件事

1. 01多模态分子预测
2. 02无MSI高效运算
3. 03多聚体结构折叠
4. 04实验数据联动优化
5. 05AI药物发现场景的常用方案
6. 06分子结构预测场景的常用方案
7. 07药物研发人员(新药靶点结构预测场景)的日常效率工具
8. 08先用免费额度验证需求再决定付费

更新历史

• 2026.06.14Chai-1 收录进 Toolifai 目录
• 页面资料核验与信息更新

常见问题