Hugging Face用舊版Qwen3訓練DNA模型：14B跑分逼近GPT-6.1

動察 Beating AI 快訊，Hugging Face 聯合北京中關村學院、意大利科研機構，開源生物模型 Carbon-X，讓研究人員可以像使用 ChatGPT 一樣分析 DNA。例如，輸入正常和突變後的兩段 DNA，直接問「這個變化會不會致病」，模型就能給出預測和解釋。它還能識別影響基因活動的區域、判斷 DNA 來源，甚至補全基因序列。

Carbon-X 的底座並非最新模型，而是 2025 年發布的 Qwen3-14B。團隊為它增加專門識別 DNA 的詞表，將每 6 個 DNA 鹼基編碼為一個 Token，再用約 3020 億 Token 的 DNA、生物學文本和指令數據繼續訓練，讓模型既能理解基因序列，也能用自然語言回答問題。

在官方公布的 5 項 DNA 基準測試中，Carbon-X 平均得分為 66.7%，逼近 GPT-6.1 Sol 的 67.5%，超過所有參測開源模型。其中，在蛋白質編碼區的突變判斷和 DNA 序列補全測試中，它甚至領先所有參測模型。按照團隊的算力成本估算，其單題推理成本約為 GPT-6.1 Sol API 的 1/1800。

模型實際參數約 148 億，已開放權重和本地量化版本，研究人員可以在自己的設備上處理敏感基因數據。