SandboxAQ

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SandboxAQ 是一家企业级 AI 与先进计算公司，运用大型量化模型解决药物、材料发现、网络安全、导航和金融等科学与技术问题。

什么是 SandboxAQ？

SandboxAQ 是一家专注于高风险科学与技术工作的企业级软件公司，致力于量化 AI。其网站将这项技术描述为大型量化模型（LQM），通过结合 AI 与先进计算，解决药物发现、材料发现、网络安全、导航和金融等领域的问题。

产品页面将这些模型定位为支持现实世界决策的工具，其输出需要反映物理学、化学和生物学规律。SandboxAQ 表示，LQM 并非要取代现有工作流程，而是可以通过 MCP 连接到现有的聊天 LLM 或云环境，也可以部署在客户自己的运营环境中，或通过前沿合作开展长期联合开发。

SandboxAQ 将大型量化模型描述为结合 AI 与量子技术的模型，可生成与物理学、化学和生物学相关的量化输出，而不是不受约束的文本生成。

首页围绕 LQM 模块和基于物理学的模拟介绍产品，旨在帮助团队从明确的问题推进到可测量的结果。

药物发现资料介绍了结合亲和力预测、生成式分子设计、AQAffinity、AQState、AQPotency 和 AQCell 等专业化工作流程。

材料发现页面介绍了催化剂、电池、PFAS 及其他化学工作流程，包括 AQCat 吸附与自旋模型以及 AQVolt 电池建模。

SandboxAQ 提供三种合作模式：通过 MCP 使用支持 LQM 的 LLM、在客户环境中进行企业许可部署，以及通过共担风险的合作开展前沿合作。

资料强调可直接在现有聊天 LLM 或云环境中使用，也支持部署在客户自己的运营环境中，以处理专有数据并实现可扩展推理。

发现团队可以使用 SandboxAQ 探索更多分子、优化候选分子列表，并在研发流程早期支持继续推进或终止项目的决策。药物发现页面特别提到结合亲和力预测、GPCR 虚拟筛选和基于模块的工作流程。

材料研究人员可以将该平台应用于电池、催化剂、PFAS 替代品及其他以化学为核心的项目，在这些场景中，模拟与筛选有助于减轻实验和计算负担。

已经依赖聊天 LLM 的组织可以通过 MCP 连接 SandboxAQ 的 LQM，在现有界面中提出科学问题，而无需全面替换基础设施。

拥有专有数据的企业团队可以许可模型，将其部署在自己的运营环境中，并根据内部项目对模块进行调优。

开展长期科学项目的跨职能研发团队可以通过前沿合作与 SandboxAQ 合作，共同开发新的知识产权。

SandboxAQ 适合哪些团队？

SandboxAQ 将其 LQM 定位为适合需要基于现实世界模型的量化输出，而非开放式文本生成的团队。资料重点提到药物发现、材料发现、金融、导航和网络安全，这些是其预计能够创造价值的主要领域。

团队如何使用 SandboxAQ 的技术？

对于药物发现，网站介绍了三种方式：使用支持 LQM 的 LLM、企业许可部署或参与前沿合作。对于材料发现，网站介绍了相同的三种路径，并指出支持通过基于 MCP 的集成实现支持 LLM 的工作流程。

SandboxAQ 是否要求全面替换现有平台？

在药物发现和材料发现页面中，SandboxAQ 强调云规模分子模拟、专业化模块，以及在企业许可模式下基于专有数据进行微调。网站还介绍了在支持的情况下，通过模型上下文协议将其 LQM 连接到现有聊天 LLM 或云环境。

是否公布了定价？

资料未提供公开定价。定价 URL 返回未找到页面，因此有兴趣的团队可能需要直接联系 SandboxAQ 或申请演示，以了解更多信息。

产品范围的主要限制是什么？

SandboxAQ 将其业务定位为面向物理和化学系统的量化 AI。现有页面重点介绍发现工作流程中的模拟、预测和决策支持，而不是通用聊天机器人用途。

流量数据仅供参考。