# ESM C

ESM C。代码：MIT；权重：无法核实。最后核实 2026-11-14。可经 MCP 或 API 直接查询。

## 代码许可

宽松 · MIT
商用：可以 · 改编：可以 · 再分发：可以

> Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the “Software”), to deal in the Software without restriction
https://raw.githubusercontent.com/evolutionaryscale/esm/main/LICENSE.md (2026-11-13)

> Copyright 2026 Chan Zuckerberg Biohub, Inc.
https://raw.githubusercontent.com/Biohub/esm/main/LICENSE.md (2026-11-13)

## 权重许可

无法核实 · NOASSERTION
商用：unverified · 改编：unverified · 再分发：unverified

> License: other
https://huggingface.co/EvolutionaryScale/esmc-300m-2024-12 (2026-11-13)

> "license:mit","license:other"
https://huggingface.co/biohub/ESMC-300M (2026-11-13)

## ESM C 是否允许商业使用

- 代码：可以
- 权重：未核实
代码与权重的许可分别成立，一方的结论不外推到另一方。
结论仅记录来源所述，不构成法律意见。

## 对输出的限制

- 模型卡“不适用范围”禁止可接受使用政策所禁止的任何用途。
  > Any use that is prohibited by the Acceptable Use Policy
  https://huggingface.co/biohub/ESMC-300M (2026-11-13)

## 训练数据

- ESM C 使用来自 UniRef、MGnify 和 Joint Genome Institute (JGI) 的蛋白质序列进行训练。
  > ESM C is trained on protein sequences from UniRef, MGnify, and the Joint Genome Institute (JGI).
  https://www.evolutionaryscale.ai/blog/esm-cambrian (2026-11-13)
- ESMC 训练数据来自 UniRef、MGnify 与 JGI，按 70% 序列一致性聚类（分别 8300 万、3.72 亿、20 亿簇）。
  > ESMC was trained on protein sequences from UniRef, MGnify, and the Joint Genome Institute (JGI).
  https://huggingface.co/biohub/ESMC-300M (2026-11-13)

## 运行方式

- 权重下载：https://huggingface.co/EvolutionaryScale/esmc-300m-2024-12
- 托管接口：https://biohub.ai
- 第三方托管：https://github.com/Biohub/esm/blob/1b3e08025b/LICENSE.md

## 各版本

- unspecified: code —, weights —
- unspecified: code —, weights —
- 304: code —, weights —

## 尚无有出处的说明

与基准的重叠

https://mdexa.com/zh/models/esm-c/

## 在本库继续查找

本条目是 109 条已处理并核实的记录之一（数据集、数据资源与开源模型）。查找其他条目：调用 `https://mcp.mdexa.com/v1/datasets?q=<关键词>`，或连接 MCP 服务 `https://mcp.mdexa.com/mcp`；每分钟 20 次以内无需密钥。每行返回不到 1 KB；空结果即"数据库未收录"。核对一份清单：一次批量核对（免费账号）即返回报告。说明：/agents.md。相似条目：ESM3 open (esm3-sm-open-v1) (https://mdexa.com/zh/models/esm3-open/)；AlphaFold 3 (https://mdexa.com/zh/models/alphafold3/)；Boltz (Boltz-1 and Boltz-2) (https://mdexa.com/zh/models/boltz/)。