AlphaFold3, razvijen od strane Google DeepMind-a, pušten je za nekomercijalnu upotrebu, omogućavajući naučnicima preuzimanje i korištenje softverskog koda. Objavljeno 11. novembra, izdanje je uslijedilo nakon kontroverzi kada je DeepMind prvobitno zadržao kod. AlphaFold3 predstavlja značajnu nadogradnju jer može modelirati proteine zajedno s drugim molekulama, za razliku od svojih prethodnika. Na početku, alat je bio dostupan samo putem web servera, što je ograničavalo sposobnost naučnika da predvide ponašanje proteina u prisustvu potencijalnih lijekova. Nakon kritika u vezi s reproduktivnošću, DeepMind je sada pustio verziju otvorenog koda, iako samo akademici mogu na zahtjev dobiti pristup treniranim modelima. Nekoliko drugih kompanija razvilo je alate otvorenog koda inspirirane specifikacijama AlphaFold3, uključujući Baidu, ByteDance i Chai Discovery, iako ovi alati nisu licencirani za komercijalnu upotrebu.

Međutim, model Chai-1 od Chai Discovery dostupan je putem web servera za otkrivanje lijekova. Ligo Biosciences iz San Franciska nudi manje restriktivnu verziju alata, ali bez punih mogućnosti. Timovi rade na razvoju potpuno otvorenih verzija, poput očekivanog OpenFold3, što bi omogućilo farmaceutskim kompanijama da ponovno treniraju model koristeći vlasničke podatke za poboljšane performanse. Rasprava o otvorenosti u ovoj oblasti se nastavlja, sa nekim stručnjacima, poput Mohammeda AlQuraishija sa Univerziteta Columbia, koji zagovaraju potpuno otvorene modele. Anthony Gitter sa Univerziteta Wisconsin-Madison ističe potrebu za transparentnošću pri dijeljenju AI modela. Uprkos izazovima, očekuje se da će otvoreno izdanje AlphaFold3 podstaći inovacije slične onima viđenim sa AlphaFold2, što je dovelo do značajnih napredaka, kao što su dizajniranje proteina za ciljeve raka i identifikacija proteina ključnih za vezivanje spermatozoida i jajnih ćelija. John Jumper, vođa AlphaFold tima, izražava uzbuđenje zbog budućih neočekivanih primjena, prepoznajući i mogućnost neuspjeha i uspjeha.