Radical Numerics
一家构建“通用生物智能”的 AI 实验室：基于 DNA 等生物数据训练基础模型，以 API 和定制模型的形式提供给合作方。
钱与证据
最近一轮 种子轮，2026-06-15：当时记录里已有 1 条科研条目，最高第 2 级。记录里第一条科研条目是 2026-06-15，目前最高第 4 级（在物理世界里被检验）。
同一条时间轴：融资与科研
- 2026-10-20科研
第 2 级 · 算出来了
Radical Numerics 与劳伦斯利弗莫尔国家实验室合作，报告其生物模型在预测蛋白更偏好哪种稀土金属上，优于所测试的其他方法
把这些金属分开是精炼环节的问题：按国际能源署的统计，2024 年全球精炼量的 91% 在中国；这些元素之间的尺寸差异极小，相邻元素只差 0.013 埃，常规路线因此需要强酸和大量能耗。蛋白能把它们区分开，问题是模型能否在做出来之前就说出哪个蛋白能做到。这个模型的训练数据里没有稀土结合数据，现在这家国家实验室正在测试模型生成并排序出来的候选物。
- 2026-10-20科研
第 4 级 · 在物理世界里被检验
Radical Numerics 与 Aptamino 用 Omnii-1 做了三轮抗体设计并逐轮送实验室测量，其中两个设计的结合强度超出了检测下限
这是一个闭环：模型自己的排序决定做什么，每一轮的测量再回到模型里。抗体序列不是这个基因组模型最初预训练的数据门类，是之后才加进来的：公开抗体库，以及合作方有实测数据的设计。被检验的是，一个通用生物模型能不能被转到某个合作方很窄的设计问题上。在同样 327 个有实测数据的设计上，模型学到的表示对表达量和效价的预测略好于专门的蛋白模型，而序列的简单 one-hot 编码在效价上紧随其后。
- 2026-10-20科研
第 3 级 · 对照已有证据检验
Radical Numerics 报告其 Omnii-1 模型在判断非编码 DNA 中哪些变异真的起作用上，分数高于 AlphaGenome 与 Borzoi
与疾病相关的 DNA 变异大多不在编码蛋白的序列里，难点在于判断其中哪些真的起作用。此前的模型只读 DNA 序列，这个模型还读实验测量：DNA 在某个组织里如何被包装、如何被使用，而且这些测量可以作为输入，不只是预测目标。变异离基因越远，它对 Borzoi 的领先越大：500 个碱基以内是 0.05，5 万个碱基以外是 0.19。
- 2026-10-20科研
第 4 级 · 在物理世界里被检验
Radical Numerics 报告：用其 Omnii-1 模型设计的噬菌体变体，已在同情用药途径下给一名耐药感染患者使用
一个模型的设计进入了对人的治疗，而不只是停在实验室：公司称这是 AI 生成噬菌体的首次临床使用，走的是经批准、由医生主导的同情用药途径。模型写的是已知 T7 基因组里的一段区域，不是一个基因组。它还会排序该拿哪些设计去试某一个菌株（在库里三个菌株中最难的那个上，它排名前 100 的候选有 24% 超过活性阈值，整个库只有 4.5%），而要为一名患者配出治疗，必须做对的正是这一步。
- 2026-06-15科研
第 2 级 · 算出来了
Radical Numerics 预览基因组语言模型 Omnii，在公司自己跑的基准上，非编码变异打分高于 CADD 和 Evo 2
基础的基因组模型在变异解读这个遗传学家真正关心的应用任务上，一直落后于 CADD 这样的手工评分。这是 Evo 作者第一次报告，经过后训练的基因组模型在非编码变异上超过了这些评分，而大部分与疾病相关的变异就在非编码区。
- 2026-06-15种子轮融资
5,000 万美元
用途: 扩大下一代模型的规模、扩充研究团队，并建设算力和数据基础设施
模型与平台团队
金额和领投方来自公司博客。跟投名单和资金用途按 JustAINews 的报道；该文还把 Patrick Collison 列为 pre-seed 阶段的投资人，所以他不列在本轮之内。
领投 · Emergence CapitalObvious VenturesTriatomic CapitalFactoryFirst Spark Ventures
经手: Gordon Ritter（Emergence Capital 创始人兼普通合伙人；在公告中代表机构发言）
此时记录里已有 1 条科研条目，最高第 2 级
科研条目是时间线上列出这家公司、并已分级的条目。证据级评的是单条结论，不是公司；空白也可能只是记录还没跟上，不一定是没有发表。