モデル紹介
CodonFM predicts masked codons in mRNA sequences from codon-level context to enable variant effect interpretation and codon optimization as part of NVIDIA’s CodonFM Encodon family. For this family of models we have 4 models. The first set of 3 models are with randomly masked tokens with 80 million, 600 million and 1 Billion parameter. The fourth model is with 1 Billion parameters but is trained with codon frequency aware masking. Github 10/27/2025 via https://github.com/NVIDIA-Digital-Bio/CodonFM Hugging Face 10/27/2025 via: - Random Mask - https://huggingface.co/nvidia/NV-CodonFM-Encodon-1B-v1 - https://huggingface.co/nvidia/NV-CodonFM-Encodon-600M-v1 - https://huggingface.co/nvidia/NV-CodonFM-Encodon-80M-v1 - https://huggingface.co/nvidia/NV-CodonFM-Encodon-TE-1B-v1 - https://huggingface.co/nvidia/NV-CodonFM-Encodon-TE-600M-v1 - https://huggingface.co/nvidia/NV-CodonFM-Encodon-TE-80M-v1 - Codon Frequency Aware Mask - https://huggingface.co/nvidia/NV-CodonFM-Encodon-Cdwt-1B-v1 - https://huggingface.co/nvidia/NV-CodonFM-Encodon-TE-Cdwt-1B-v1 The NVIDIA CodonFM Encodon family features **Transformer-based architectures** tailored for codon-level sequence modeling in mRNA. Each model applies a **masked language modeling (MLM)** objective to predict masked codons from surrounding context of 2046 codons, enabling genome-scale codon optimization and synonymous variant interpretation.
主な特徴
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
制約と注意点
具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。
出典別料金と費用分析
料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。
| 出典・チャネル | 入力 | 出力 | 課金単位 | 収集日時 |
|---|---|---|---|---|
| 確認可能な料金がありません。出典を確認してください。 | ||||
月額の基本トークン費用を試算
試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。
公開評価と実行設定
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
収録済みの全ランキング →よくある質問
オープンウェイトなら無料で商用利用できますか？
必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
これはリアルタイムの請求料金ですか？
収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。
出典と追跡記録
许可证：other。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。