酶工程长期依赖定向进化，单点突变中只有不到 5% 有益，却要筛选成千上万个变体。REXzyme 把酶设计改写成一个翻译任务：编码器读入以 SMILES 书写的反应，解码器逐字生成氨基酸序列，模型在约 2100 万对反应—酶序列上训练。针对甲酸脱氢酶催化二氧化碳还原这一逆向反应，经家族特异微调和强化学习对齐后生成的 20 个设计全部可溶表达并具还原活性，其中 C20 的比活达到 80.8 mU/mg，为野生型 CtFDH 的 2.5 倍。
Preferred Networks 将原本只服务自家 PLaMo Translate 服务的翻译专用大模型 PLaMo 3 Translate 以开放权重形式发布到 Hugging Face，提供 0.8B、2B、8B、31B 四种规模，可在智能手机、笔记本或企业内部服务器上完全离线运行，覆盖含英语和日语在内的 53 种语言。按 PLaMo 社区许可，最近财年营收不超过 10 亿日元的个人与企业可免费下载并用于商业或非商业用途，超过该门槛则需与 PFN 签订商业许可。PFN 称其对比评估中最小 0.8B 版本优于 Google 的 TranslateGemma 和腾讯的 Hy-MT2 等同类翻译专用模型。
Preferred Networks 在 Hugging Face 公开了翻译专用模型 PLaMo 3 Translate 的 0.8B、2B、8B、31B 四档权重，并提供 FP8、W4A16、NVFP4、GGUF、MLX 等量化与本地推理格式。其最小 0.8B 模型在日英与日语↔多语翻译上，超过参数量大 30 倍以上的现有翻译专用模型；英语↔多语方向则由 2B 模型超过现有全部翻译专用模型。训练以两阶段监督微调加 DPO 为主，小模型再经 31B 教师蒸馏。
PFN将自家翻译服务所用的翻译专用大模型PLaMo 3 Translate以开放权重形式发布，提供0.8B、2B、8B、31B四个尺寸，可嵌入手机、笔记本或社内服务器，在无网络连接时完成含日英在内的53种语言翻译。按PFN自评，最小尺寸模型在翻译质量上超过Google的TranslateGemma与腾讯的Hy-MT2；年收入或销售额10亿日元以下的企业和个人可在PLaMo社区许可下免费商用。
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