Anthropic meldt Claude optimaliseerde 30+ open-source biomoleculaire modellen

Anthropic publiceerde een onderzoeksbericht op 17 september 2026, waarin werd gerapporteerd dat Claude meer dan 30 open-source biomoleculaire modellen optimaliseerde in iets minder dan vier weken, wat het bedrijf zei de modellen gemiddeld ongeveer 4× sneller maakte. Anthropic heeft de geoptimaliseerde code open-source gemaakt en een eiwitontwerpwedstrijd aangekondigd die mede‑gesponsord wordt door Adaptyv Bio.

36 geoptimaliseerde pakketten en FlashPairformer‑kernels

Volgens het onderzoeksbericht en een bijbehorend technisch rapport heeft een intern algemeen onderzoeksmodel geoptimaliseerde pakketten geproduceerd voor 36 modelimplementaties die meer dan 30 open-source modellen omvatten, verdeeld over zes families: co‑folding en structuurvoorspelling (14 pakketten), hallucinatie (3), structuurgeneratie (6), inverse folding (3), genomica (7) en eiwit‑taalmodellen (3). Anthropic zei dat Claude voornamelijk werd begeleid door twee leden van het technische personeel met ervaring in biomoleculaire modellering, maar zonder ervaring in inferentie‑optimalisatie of kernel‑engineering.

Elk pakket draait met de oorspronkelijke modelgewichten en biedt tot drie modi: Exact, ontworpen om de ongewijzigde uitvoer van het model bit voor bit te reproduceren; Fast, die een kleine hoeveelheid numerieke precisie opoffert voor snelheid; en Big, die het geheugenverbruik verlaagt zodat grotere invoer in GPU‑geheugen past. Het rapport stelt dat de Exact‑modus de forward‑pass van 14 structuurvoorspellingsmodellen gemiddeld 1,6× sneller uitvoerde dan de ongewijzigde modellen op NVIDIA H100‑GPU’s, dat de Fast‑modus de 13 modellen die deze modus ondersteunen gemiddeld 4,1× sneller draaide, en dat de Big‑modus gemiddeld 3,4× sneller was.

Moderne structuurvoorspellingsmodellen zoals AlphaFold3, OpenFold3 en Boltz-2 besteden een groot deel van hun rekentijd en geheugen aan triangle attention en triangle multiplication, twee bewerkingen waarvan de kosten kubisch zijn in het aantal tokens. NVIDIA heeft speciale kernels voor deze bewerkingen ontwikkeld, eerst in cuEquivariance en recentelijk in de BioNeMo Inference Runtime. Voor dezelfde knelpunt ontwikkelde Claude FlashPairformer v1, een reeks aangepaste GPU‑kernels. Het rapport stelt dat FlashPairformer v1 triangle attention 2,7× sneller uitvoerde dan de vakstandaard‑kernels bij een pair‑breedte van 128, gebruikt door AlphaFold3 en Boltz-2, en 2,9× sneller bij een pair‑breedte van 256, gebruikt door Protenix v2, met triangle multiplication respectievelijk 1,7× en 3,2× sneller, gemeten op een enkele NVIDIA H100.

Naast de gedeelde kernels leverde Claude optimalisaties die specifiek zijn voor elk model, waaronder het memoïseren van intermediaire resultaten die de oorspronkelijke code opnieuw berekende, constant‑folding van vertakkingen met constante uitgangen, CUDA‑graph‑capturing en kernel‑fusie. Het rapport stelt dat de snelheidswinst van Fast‑modus voor de structuurvoorspellingsmodellen varieerde van 2,3× voor OpenDDE tot 6,4× voor Chai-1, en dat genomica‑ en eiwit‑taalmodellen een winst van 1,2× tot 5,0× behaalden in Exact‑modus.

Wat nauwkeurigheid betreft, stelt het rapport dat over FoldBench-Lite, een gecombineerde benchmark van 1.925 model‑targetparen over 13 modelconfiguraties, het aandeel acceptabel voorspelde interfaces 54,8 % was bij de standaardinstelling versus 55,0 % voor Exact, 54,5 % voor Fast en 54,2 % voor Big, zonder dat er een statistisch significante verandering werd waargenomen. Vermelde beperkingen omvatten metingen die alleen op H100‑GPU’s zijn uitgevoerd, ColabFold‑versnellingen gemeten ten opzichte van versie 1.6.1 voordat dat project zijn eigen gefuseerde kernels uitbracht, en dat Exact‑ en Fast‑modi tot 3,2× meer geheugen gebruiken dan de standaardinstelling.

Big‑modus voor enorme biomoleculaire systemen

Anthropic meldde dat Claude’s low‑memory Big‑modus nauwkeurige modellering mogelijk maakt van biomoleculaire systemen groter dan 10.000 tokens (aminozuren, nucleotiden en atomen van kleine moleculen en ionen) en inferentie op systemen groter dan 70.000 tokens, alles op één enkele NVIDIA GPU‑node, wat het bericht beschrijft als een voorheen onbereikbare taak. Moleculaire machines die nauwkeurig werden voorspeld in Big‑modus omvatten het menselijke mitochondriale complex I, het TRiC‑chaperoncomplex, een proteasoom en een bacterieel 70S‑ribosoom, die elk nauw aansluiten bij hun experimentele structuur met TM‑scores van 0,92 tot 0,997, volgens het rapport. Anthropic zei dat dit, voor zover bekend, tot de grootste structuren behoort die ooit nauwkeurig zijn gevouwen met structuurvoorspellingsmodellen; het rapport merkt op dat het AlphaFold3‑paper een nauwkeurige 40S‑ribosoomvoorspelling van 7.663 tokens benadrukte en dat AlphaFold3 getraind is op fragmenten van maximaal 768 tokens.

Om de grenzen van de optimalisaties te testen, voerde Claude structuurvoorspelling uit op volledige virale capsiden en eiwitcompartimenten variërend van ongeveer 31.000 tot meer dan 70.000 residuen met één node van acht B300‑GPU’s. Alle zeven runs werden voltooid, maar elke voorspelling stortte in tot een compacte bal, met TM‑scores van 0,08 tot 0,14 waar gemeten. Het rapport stelt dat de ineenstorting een gebrek aan generalisatie weerspiegelt, omdat de assemblages 40 tot 90 keer groter zijn dan de grootste trainingsfragmenten van AlphaFold3, en presenteert het resultaat als een uitbreiding van wat berekend kan worden in plaats van wat de modellen hebben geleerd.

Binder‑ontwerp op één enkele GPU

In Anthropic’s eerdere binder‑ontwerpwerkzaamheden werkte Claude met een prompt van ongeveer 16.000 woorden, gebruikte sub‑agents en kon tot $10.000 per doel uitgeven aan het AI‑infrastructuurplatform Modal, ongeveer 2.500 H100‑GPU‑uren, binnen 24 uur. In de nieuwe opzet kreeg één Claude‑model één NVIDIA H200‑GPU en 24 uur wandeltijd, werkte met een prompt van ongeveer 1.100 woorden, en had geen sub‑agents en geen menselijke sturing. Drie modellen, Mythos 5.1, Mythos 5 en Opus 5, werden elk uitgevoerd tegen de 16 doelen van de eerdere studie.

Het rapport stelt dat de mediane scores op ipSAE, een in‑silico‑score die volgens het rapport voorspellend is voor experimentele binding, 0,785 bereikten voor Opus 5, 0,781 voor Mythos 5.1 en 0,739 voor Mythos 5, tegenover 0,749 voor de eerdere campagnes, met best‑design‑scores van 0,833, 0,825 en 0,813 versus 0,817. De single‑GPU‑runs gebruikten een GPU‑budget dat ongeveer 100 keer kleiner was, en het bericht vermeldt dat een gecombineerde uitgave van ongeveer $150 aan GPU’s en tokens een in‑silico‑prestaties opleverde die gelijk waren aan die van de eerdere campagnes. Het rapport stelt dat ontwerpen uit deze runs niet experimenteel zijn getest en dat de scores in‑silico‑metingen zijn, geen experimentele resultaten.

Open‑Source‑releasevoorwaarden

Anthropic heeft de code vrijgegeven in een openbare GitHub repository met 36 kant‑klaar optimalisatie‑kits, één per upstream‑tool, waarbij de oorspronkelijke code onder de Apache License 2.0 valt; de eerste openbare release werd gecommit op 17 september 2026. De kits delen een gemeenschappelijke off‑, exact‑, fast‑ en big‑mode‑woordenschat en zijn geconfigureerd voor NVIDIA H100 80 GB‑GPU’s op Linux x86‑64, waarbij sommige kits ook A100‑, H200‑, B200‑ of B300‑configuraties leveren. De repository vermeldt dat de release een referentie‑release is die niet wordt onderhouden en geen bijdragen accepteert, en dat vooraf gebouwde Docker‑ en Apptainer‑images binnen een week na de eerste release gepland staan.

Proteïnedesign‑competitie met Adaptyv Bio

Anthropic zei dat het samen met Adaptyv Bio vijf problemen heeft geselecteerd die zich op de grens van de huidige proteïnedesign‑mogelijkheden bevinden, waaronder soort‑overstijgende cross‑reactiviteit, pH‑gevoeligheid en peptide‑MHC‑specificiteit, evenals moeilijke doelen zoals GPCR’s. Volgens de competition page sponsoren de twee organisaties gezamenlijk $1 miljoen aan experimentele validatie om meer dan 5.000 proteïnedesigns in Adaptyv’s geautomatiseerde laboratorium te testen, zonder kosten voor deelnemers, waarbij Anthropic een extra $1 miljoen aan Claude‑credits levert. Het bericht van Anthropic vermeldt dat Modal tot $250.000 aan compute‑credits zal verstrekken en dat Twist Bioscience DNA voor de competitie zal leveren.

Er worden drie deelname‑routes aangeboden: onderzoekslaboratoria en bedrijven, met tot $50.000 aan Claude‑credits voor academische teams en tot $25.000 voor industriële teams, ongeveer 20 geselecteerde teams, en gereserveerde laboratoriumtests van ongeveer 18 ontwerpen per uitdaging; individuele onderzoekers of teams van maximaal drie personen, met gratis Claude Max 20x‑toegang tijdens de competitie; en een zelf‑ondersteunde open route waarin het gebruik van Claude optioneel is.

Aanvragen lopen van 16 september tot 24 september 2026, en geselecteerde teams worden vóór 28 september 2026 op de hoogte gebracht. Vijf wekelijkse uitdagingen vinden plaats van 28 september tot 31 oktober 2026, experimentele validatie moet afgerond zijn vóór 30 november 2026, en de resultaten worden op 15 december 2026 op Proteinbase gepubliceerd. Deelnemers behouden het eigendom van hun ontwerpen, alle experimentele resultaten, inclusief negatieve resultaten, worden openlijk gepubliceerd, en er is geen geldprijs; de pagina beschrijft het schema als gepland en onder voorbehoud van wijzigingen.