AlphaFold3, razvito s strani Google DeepMind, je bilo izdano za nekomercialno uporabo, kar omogoča znanstvenikom prenos in uporabo programske kode. Izdaja, najavljena 11. novembra, sledi polemikam, ko je DeepMind sprva zadrževal kodo. AlphaFold3 predstavlja pomembno nadgradnjo, saj lahko modelira proteine skupaj z drugimi molekulami, za razliko od svojih predhodnikov. Sprva je bilo orodje dostopno le prek spletnega strežnika, kar je omejevalo sposobnost znanstvenikov napovedovati vedenje proteinov v prisotnosti možnih zdravil. Po kritikah glede ponovljivosti je DeepMind zdaj izdal odprtokodno različico, čeprav lahko le akademiki dostopajo do učnih uteži na zahtevo. Številna druga podjetja so razvila odprtokodna orodja, navdahnjena s specifikacijami AlphaFold3, vključno z Baidu, ByteDance in Chai Discovery, čeprav ta niso licencirana za komercialno uporabo.

Model Chai-1 podjetja Chai Discovery je dostopen prek spletnega strežnika za odkrivanje zdravil. Ligo Biosciences iz San Francisca ponuja manj omejeno različico orodja, vendar ji primanjkuje popolnih zmogljivosti. Različne ekipe si prizadevajo razviti popolnoma odprtokodne različice, kot je pričakovani OpenFold3, ki bi farmacevtskim podjetjem omogočil ponovni trening modela z uporabo lastniških podatkov za izboljšano zmogljivost. Razprava o odprtosti na tem področju se nadaljuje, pri čemer nekateri strokovnjaki, kot je Mohammed AlQuraishi z univerze Columbia, zagovarjajo popolnoma odprte modele. Anthony Gitter z univerze Wisconsin-Madison poudarja potrebo po preglednosti pri deljenju AI modelov. Kljub izzivom se pričakuje, da bo odprtokodna izdaja AlphaFold3 spodbujala inovacije, podobno kot je AlphaFold2 vodil k pomembnim napredkom, kot je načrtovanje proteinov za tarče raka in prepoznavanje proteinov, ključnih za vezavo spermija in jajčeca. John Jumper, vodja ekipe AlphaFold, izraža navdušenje nad prihodnjimi nepričakovanimi načini uporabe, ob tem pa priznava tako možnost neuspeha kot uspeha.