Ligos Open-Source-Wette auf AlphaFold3: Show HN 314 Punkte im Jahr 2024, Repo bei 1,1k Sternen

Ligo Biosciences ist das Team hinter einer Open-Source-Implementierung von DeepMinds AlphaFold3: das vollständige Modell und der Trainingscode unter Apache-2.0, mit modularen, speichereffizienten Kernen, Einzelketten-Vorhersage zuerst ausgeliefert und Beta-Vorhersagen für Liganden/Nukleinsäuren auf einer Warteliste.

Ein kleines Team kann AlphaFold3 aus dem Paper nachimplementieren, den Code und das Training öffnen und zum Standard-Stack der Biotech-Branche werden – Einzelketten zuerst, schwierigere Modalitäten später.

DeepMinds AlphaFold3-Paper wurde im Mai 2024 in Nature veröffentlicht und beschreibt ein Modell, das Proteine, Liganden, Nukleinsäuren und ihre Interaktionen vorhersagt – doch es wurde kein offener Code und keine Trainingspipeline mitgeliefert. Ligo Biosciences baute aus den veröffentlichten Algorithmen und dem ergänzenden Pseudocode eine eigene Implementierung, verwendete OpenFold-Module für trianguläre Attention und multiplikative Updates wieder und startete das Repository mit einem Show HN am 2024-09-04.

Die erste Veröffentlichung lieferte die Einzelketten-Vorhersage mit vollständigem Trainingscode; ein Demo-Video zeigte ein Modell, das 4.000 Schritte lang auf 8 A100-GPUs in etwa 10 Stunden ohne Templates trainiert wurde. Die README dokumentierte drei Abweichungen, die gegenüber DeepMinds ergänzendem Material gefunden wurden – ein Problem mit der Reihenfolge des MSA-Moduls, einen Loss-Skalierungsfaktor, der den Unit-Loss bei der Initialisierung zunichtemachte, und fehlende DiT-Residualverbindungen – und bat die Community um Einschätzung. Die Effizienzarbeit konzentrierte sich auf Triton-Kernel, darunter ein eigener MSA-Pair-Averaging-Kernel, der auf einer GPU auf Tausende von Tokens skaliert, sowie eine Partnerschaft mit AdaptyvBio für eine Datenpipeline auf Basis von ProteinFlow. Liganden-, Multimer- und Nukleinsäure-Vorhersage wurden als nächste Veröffentlichung angekündigt, wobei Beta-Tester über eine Warteliste rekrutiert wurden.

Stand 2026-09-05 weiterhin als aktives Forschungsprojekt in Betrieb: Der Crawl verzeichnete 301 Commits und 1,1k Sterne, die Einzelketten-Vorhersage ist veröffentlicht, und Liganden-, Multimer- und Nukleinsäure-Vorhersage stehen auf einer Beta-Warteliste; im Repo-Datensatz erscheinen keine Finanzierungs-, Umsatz- oder Kundenzahlen.

Nachweisbare Plattform-Traktion mit Datum: Das Show HN am 2024-09-04 (Item 41448439) erzielte 314 Punkte und 37 Kommentare.

Eine konkrete offene Wette: AlphaFold3 aus dem Paper mit Trainingscode nachimplementieren, Einzelketten zuerst ausliefern und die schwierigeren Liganden-/Nukleinsäure-Modalitäten hinter einer Beta-Warteliste trainieren.

Nachvollziehbare Entwicklung: Das Repo verzeichnete beim Crawl am 2026-09-04 301 Commits, 94 Forks und 1,1k Sterne, wobei die Einzelketten-Vorhersage veröffentlicht ist.

Der Abschnitt zu den Abweichungen ist der Hinweis: Drei Unklarheiten in DeepMinds ergänzendem Material wurden veröffentlicht, statt stillschweigend aufgelöst zu werden – eine forschungsgeleitete Einführungsstrategie, keine Demo.

Wenn man die Trainingsschleife als Open Source veröffentlicht und nicht nur eine Demo, wird aus einer Nachimplementierung gemeinschaftliche Infrastruktur – liefere zuerst den Teil, den die Rechenleistung erreichen kann, und sage klar, was noch fehlt.

Stand 2026-09-05 ist Ligos AlphaFold3-Implementierung als aktives Forschungsprojekt live: Apache-2.0-Code und die Trainingsschleife für die Einzelketten-Proteinvorhersage liegen im Repository, und Liganden-, Multimer- und Nukleinsäure-Vorhersage sind als Arbeit für die nächste Veröffentlichung hinter einer Beta-Test-Warteliste aufgeführt. Die README warnt weiterhin, das Werkzeug sei nicht produktionsreif. Der Crawl vom 2026-09-04 verzeichnete 1,1k Sterne, 94 Forks und 301 Commits; der Datensatz enthält keine Angaben zu Finanzierung, Umsatz oder Team, sodass die unternehmensaufbauende Hälfte der Wette unbewiesen bleibt.