# \#openfold3-preview **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/openfold3-preview/5808.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [OpenFold3-preview(OF3p): AlphaFold3를 오픈소스로 재현한 생체분자 구조 예측 모델, 연구용으로 선공개(Research Preview)](https://discuss.pytorch.kr/t/openfold3-preview-of3p-alphafold3-research-preview/8074)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [10월 29, 2025, 3:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/openfold3-preview-of3p-alphafold3-research-preview/8074 "2025-10-29T03:30:50Z")
OpenFold3-preview 소개 OpenFold3-preview는 콜롬비아대학교 AlQuraishi 연구실과 OpenFold 컨소시엄이 공동 개발한 AlphaFold3의 오픈소스 재현 모델로, Google DeepMind의 AlphaFold3를 비트 단위로 재현(bitwise reproduction)하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 프로젝트는 단순히 DeepMind의 AlphaFold3를 복제하는 데서 그치지 않고, 오픈소스 생태계에서 연구자들이 직접 구조 예측 파이프라인을 구축하거나 확장할 수 있도록 하는 등, 생체분자 구조 예측 연구의 개방성과 재현성을 강화하기 위해 설계되었습니다. OpenFold3는 DeepMind의 AlphaFold2 및 AlphaFold-Multimer 모델을 완전하게 PyTorch 기반으로 재현한 OpenFold(2022) 프로젝트의 후속으로, RNA, DNA, 단백질 복합체, 그리고 단백질-리간드 상호작용까지 예측할 수 있도록 확장되었습니다. OpenFold3-preview는 현재 ‘연구용 사전 공개(Research Preview)’ 단계로 공개되어 있으며, 커뮤니티의 피드백을 수집하고 오픈폴드 생태계를 확장하기 위한 초석이 되고 있습니다. 이를 위해 OpenFold 프로젝트는 장기적인 유지보수와 오픈소스 지원을 약속하며, Apache 2.0 라이선스 하에 학술 및 상업적 용도로 자유롭게 사용할 수 있습니다. OpenFold 시리즈의 특징은 단 하나의 단순한 목표로 요약할 수 있습니다. “누구나 AlphaFold 수준의 구조 예측 모델을 학습하고 개선할 수 있도록, 완전히 개방된 AI 연구 플랫폼을 제공한다.” 이 철학에 따라 OpenFold3는 Apache License 2.0 하에 공개되어 있으며, 학술 및 상업적 목적으로 자유롭게 사용할 수 있습니다. OpenFold와 AlphaFold의 관계 OpenFold는 2022년 처음 공개된 AlphaFold2의 PyTorch 기반 재현 프로젝트입니…