OpenBioMed是一個由清華大學智慧型產業研究院（AIR）與水木分子推出的開源AI平台，於2025年3月13日發布，是一個面向生命科學與藥物研發領域的智慧型體開源平台。
2026年3月，團隊發布了OpenBioMed Skills，這是一個將生物醫藥專家決策流程編碼為可執行代碼的Agent Skill Set，包含45項專業技能。平台集成了BioMedGPT-R1等多模態模型，並支持本地化部署。
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研發背景
2025年3月13日，一個AI製藥領域的智慧型體開源平台OpenBioMed在發布活動中對外開源。該平台由清華大學智慧型產業研究院（AIR）與水木分子共同推出。
OpenBioMed致力於降低生物醫藥研發門檻並重構未來科研基礎設施。該平台基於團隊此前發布的BioMedGPT系列等多模態生物醫藥大模型構建，聚焦於藥物設計、生命科學研究項目的自動化，旨在提升相關實驗的效率。
發展歷程
2023年4月，清華大學智慧型產業研究院開源了輕量級科研版基礎模型BioMedGPT-1.6B，並提出了乾濕閉環、專家在環的雙循環能力目標。隨後在2023年8月，清華大學智慧型產業研究院與水木分子聯合開源了多模態生物醫藥百億參數大模型BioMedGPT-10B及專用大語言模型BioMedGPT-LM-7B。此後，團隊於2024年6月與8月陸續開源了MolFM、CellLM、DrugFM等模型。2025年3月，清華大學智慧型產業研究院與水木分子發布了AI製藥領域的智慧型體開源平台OpenBioMed。同年4月，發布了OpenBioMed工具包，這是一個提供統一多模態生物醫學數據處理框架的Python深度學習工具包。之後在2026年3月，發布了OpenBioMed Skills，這是一套將生物醫藥專家決策流程編碼為可執行代碼的Agent Skill Set，首批包含45項專業技能。
核心技術
OpenBioMed平台的核心技術底座包括一系列預訓練模型，例如開源可商用百億參數多模態生物醫藥大模型BioMedGPT-10B、生物醫藥專用大語言模型BioMedGPT-LM-7B、小分子藥物基礎模型MolFM（或稱DrugFM）、以及單細胞預訓練模型CellLM等。
平台採用了一種多模態語義理解框架，利用生物醫學預訓練大語言模型（如BioMedGPT-LM）連線自然語言、化學分子語言和生物編碼語言。通過指令方法，將不同編碼結構的數據映射到文本模態特徵空間，實現跨模態數據在相同語義空間中的對齊與互動。
OpenBioMed推出了OpenBioMed Skills，這是一個將生物醫藥專家決策流程編碼為可執行、可復用、可組合代碼模組的Agent Skill Set。其首批包含45項專業技能，覆蓋生物化學/藥物研發、蛋白質分析與設計、單細胞組學分析等類別。
為支持研發，平台構建並開源了分子-文本問答（PubChem QA）、蛋白質-文本問答（UniProt QA）等數據集。平台集成了超過20個深度學習模型（如BioMedGPT系列、MolFM、CellLM等），支持藥物-靶點親和力預測、分子性質預測、跨模態生成等下游任務，提供了統一的數據處理接口和模型庫。
運營模式
OpenBioMed平台代碼依照MIT協定開源，以Python深度學習工具包形式提供，促進學術與產業界的共同使用與開發。
研究者需通過環境配置、克隆項目、調用Skill等方式使用該平台。模型使用要求負責任地使用大模型能力，禁止用於向公眾提供服務或生成違法內容，使用部分模型需遵循額外協定。平台支持完整的本地化部署，所有數據處理與推理在用戶私有環境完成，保障敏感數據安全。此外，由清華AIR與水木分子團隊長期持續維護與更新。
核心團隊
OpenBioMed平台是由清華大學智慧型產業研究院（AIR）與專注於AI製藥的創業公司水木分子聯合打造的開源項目。主導的學術機構是清華大學智慧型產業研究院（AIR）。合作的產業公司是水木分子。核心學術帶頭人是AIR首席研究員聶再清教授，他是BioMedGPT系列模型和OpenBioMed平台的核心推動者。項目的主要貢獻者包括羅弈楨、趙蘇原、陳鑫睿、楊凱、聶子坤、左晨陽、王嘉碩、范嗣祺、燕文杰、劉明皓、聶再清。
重要事件
2025年3月，在“AI For Life Science智慧型體創新峰會暨水木分子春季戰略與產品發布會”上，清華大學智慧型產業研究院（AIR）與水木分子聯合發布OpenBioMed平台，這是一個AI製藥領域的智慧型體開源平台。
2026年3月，清華大學智慧型產業研究院（AIR）與水木分子聯合發布OpenBioMed Skills，這是一個將生物醫藥專家決策流程編碼為可執行代碼的Agent Skill Set，可用於搭建覆蓋生物醫學研發全流程的工作流。
