用途：Boltz-2 是开放权重的扩散共折叠模型，接口接近 AlphaFold3，用于蛋白、核酸与小分子复合物的结构预测，并可选预测蛋白—小分子结合亲和力。代码与权重为 MIT，PyPI 包名 boltz，仓库 github.com/jwohlwend/boltz。
主要能力：输入 YAML 描述各链（protein、ligand 等，配体可用 smiles 或 ccd），输出 mmCIF（或 --output_format pdb 的 PDB）及 pTM/ipTM/pLDDT 置信度。加入 properties 块并将某配体链指定为 binder 后，可同时输出亲和力结果。
使用方式：示例命令为 boltz predict complex.yaml --use_msa_server --out_dir out/ --recycling_steps 3 --diffusion_samples 5。每条蛋白链需要 MSA，否则在模型加载前退出；--use_msa_server 会查询 api.colabfold.com，每链约需 30–90 秒，也可在 YAML 中用 msa: 指定 .a3m。结果位于 out/boltz_results_complex/predictions/complex/，先读 confidence_complex_model_0.json：iptm > 0.5 为界面常用通过线，complex_plddt > 0.7 为折叠参考，confidence_score 为排序用加权聚合。结构文件为 complex_model_{0..N-1}.cif。
亲和力：properties 中 affinity 的 binder 填配体链 id；输出 affinity_complex.json，affinity_pred_value 为 log10(IC50，单位 μM)，越低越紧；affinity_probability_binary 为 0–1 结合/非结合评分，用于排序。每个输入仅一个亲和力配体，不支持蛋白—蛋白亲和力，v2.2.x 上限 128 原子，FASTA 输入无法请求亲和力。
限制与排错：msa: empty 是精度损失而非显存优化，MSA 搜索在 CPU 侧，不影响峰值显存；显存不足应降低 --diffusion_samples 或 --max_parallel_samples。缺少 cuequivariance_ops_torch 或 libcue_ops.so 时可用 --no_kernels 回退，约慢 2 倍但数值一致。单链输入读 ptm 而非 iptm。其他收费、平台与效果信息暂未提供。