發生什麼事
性能の数字は、今のところ研究論文の草稿と公式ブログによるものです。草稿は DNA 結合、酵素の骨格、低分子結合、タンパク質結合の 4 種類のタスクを扱っており、NVIDIA は設計の成功率と生成速度のいずれも評価対象の比較モデルを上回ったとしています（NVIDIA プレスリリース）。ブログではさらに、200 アミノ酸のタンパク質のベンチマークで生成速度が RFdiffusion3 の約 13 倍だったと述べています（オープンモデル ブログ）。
入手経路は多く、Hugging Face、OpenAI、Amazon Bio Discovery、Anthropic の Claude Science がすでに提供しています。同じプレスリリースでは、Siemens Healthineers が NVIDIA と適応放射線治療の開発を進め、腫瘍医の治療計画を Nemotron で支援できるか評価していることにも触れています（NVIDIA プレスリリース）。
01出典
- Healthcare and Life Sciences Leaders Build on NVIDIA to Advance Drug Discovery and Expand Patient Care：NVIDIA 公式プレスリリース、公開日時 2026-10-21 18:13（台北時間）。RFD4-Proteina と UW タンパク質設計研究所、4 つのベンチマークで成功率と速度が評価対象を上回る、Amazon Bio Discovery／Claude Science／Hugging Face／OpenAI などのパートナーで本日から利用可能、Siemens Healthineers の適応放射線治療と Nemotron の評価
- NVIDIA Open Models Advance Europe’s Sovereign Intelligence Across Industries：NVIDIA 公式ブログ、公開日時 2026-10-21 18:00（台北時間）。200 アミノ酸のタンパク質ベンチマークで RFD4-Proteina の生成速度は RFdiffusion3 の約 13 倍