Az AlphaFold3, a Google DeepMind fejlesztése, kiadásra került nem kereskedelmi célú felhasználásra, lehetővé téve a tudósok számára a szoftverkód letöltését és használatát. November 11-én bejelentették, hogy a kiadást némi vita előzte meg, mivel a DeepMind kezdetben visszatartotta a kódot. Az AlphaFold3 jelentős előrelépést jelent, mivel képes fehérjéket más molekulákkal egyidejűleg modellezni, ellentétben elődjeivel. Kezdetben az eszköz csak webszerverszközlésen keresztül volt elérhető, ami korlátozta a tudósok képességét a fehérje viselkedésének előrejelzésére lehetséges gyógyszerek jelenlétében. A reprodukálhatósággal kapcsolatos kritikák után a DeepMind most egy nyílt forráskódú verziót tett közzé, bár a tanítási súlyokhoz csak akadémikusok férhetnek hozzá kérelemre. Számos más cég fejlesztett ki nyílt forráskódú eszközöket, amelyeket az AlphaFold3 specifikációi ihlettek, beleértve a Baidu, ByteDance és Chai Discovery cégeket, bár ezek nem kereskedelmi használatra engedélyezettek. Azonban a Chai Discovery Chai-1 modellje hozzáférhető webszerverszközlésen keresztül gyógyszerkutatáshoz.

A San Francisco-i Ligo Biosciences kevésbé korlátozott verziót kínál az eszközből, de hiányoznak a teljes képességek. Több csapat is dolgozik teljesen nyílt forráskódú verziók kifejlesztésén, mint a várható OpenFold3, amely lehetővé tenné a gyógyszercégek számára, hogy a modellt saját adatokkal újra betanítsák a teljesítmény javítása érdekében. A nyitottságról folytatott vita továbbra is fennáll a területen, néhány szakértő, mint például a Columbia Egyetemről Mohammed AlQuraishi, a teljes nyitottságú modelleket támogatja. Anthony Gitter, a Wisconsin-Madison Egyetem szakértője hangsúlyozza a transzparencia szükségességét az AI modellek megosztása során. A kihívások ellenére az AlphaFold3 nyílt forráskódú megjelenése várhatóan hasonló innovációt fog elősegíteni, mint az AlphaFold2, amely jelentős előrelépéseket eredményezett, például rák elleni célpontokra tervezett fehérjék tervezését és a spermium-petesejt kapcsolódáshoz elengedhetetlen fehérjék azonosítását. John Jumper, az AlphaFold csapat vezetője, izgatottan várja a jövőbeli váratlan felhasználásokat, elismerve a kudarc és a siker lehetőségét is.