Hugging Face用旧版Qwen3训练DNA模型：14B跑分逼近GPT-6.1

动察 Beating AI 快讯，Hugging Face 联合北京中关村学院、意大利科研机构，开源生物模型 Carbon-X，让研究人员可以像使用 ChatGPT 一样分析 DNA。例如，输入正常和突变后的两段 DNA，直接问「这个变化会不会致病」，模型就能给出预测和解释。它还能识别影响基因活动的区域、判断 DNA 来源，甚至补全基因序列。

Carbon-X 的底座并非最新模型，而是 2025 年发布的 Qwen3-14B。团队为它增加专门识别 DNA 的词表，将每 6 个 DNA 碱基编码为一个 Token，再用约 3020 亿 Token 的 DNA、生物学文本和指令数据继续训练，让模型既能理解基因序列，也能用自然语言回答问题。

在官方公布的 5 项 DNA 基准测试中，Carbon-X 平均得分为 66.7%，逼近 GPT-6.1 Sol 的 67.5%，超过所有参测开源模型。其中，在蛋白质编码区的突变判断和 DNA 序列补全测试中，它甚至领先所有参测模型。按照团队的算力成本估算，其单题推理成本约为 GPT-6.1 Sol API 的 1/1800。

模型实际参数约 148 亿，已开放权重和本地量化版本，研究人员可以在自己的设备上处理敏感基因数据。