Antiverse

没有出现任何价格数字、档位或额度说明，页面也没有订阅入口，导航里单列 Partnerships 一栏，说明它按合作方式对接客户。想拿到报价只能通过官网的 Partnerships 或 Contact 发起沟通，本文不给推测价格。

按法，它用生成式 AI 做生物药的 de novo 设计，方向是 GPCR 与离子通道这类难成药靶点；支持任何带重链的格式，例如 mAbs 与 VHH／VH-VL；配套干湿实验闭环与 240 个以上专有稳定细胞系，针对 A 类 GPCR 的命中率比朴素文库高 2000x。

没有列出任何竞品名称或对比表，官网也找不到别的平台，做不了逐项横评。能确认的差异点是数据底座：模型建立在专门整理的 GPCR 数据上，训练数据从 2017 年起做 GPCR 与跨膜蛋白，并配有 240 个以上专有稳定细胞系。

页面全部是英文，没有中文版本，也没有出现国内访问、数据存放区域或合规说明。只提供 Contact 入口用于联系。是否可访问、数据如何跨境、合同怎么签，都需要直接向官方确认，本文不做推测。

公告显示 A 轮融资以 9.3M 美元关闭，并与 Cystic Fibrosis Foundation 达成研究协议；页面另有 Successful partnerships with leading pharma companies 的表述，但没有点名合作方，也没有公布金额与协议期限。

官网把业务范围写明压在 GPCR 与离子通道上，数据底座也是专门整理的 GPCR 数据，并称这些数据包含通用蛋白模型容易忽略的结构特征。非 GPCR 靶点是否适用，公开页面没有给出数据，建议直接把靶点类别提给官方确认。

在 Faster generative cycles 一栏写被优先选中的克隆能保持天然构象，因此可以在 1 个月内完成表征。这是官方口径，页面没有说明该周期对应的分子数量、成功率以及是否包含湿实验排队时间，谈合作时建议写入里程碑确认。

导航里有 Our Science、Platform、Pipeline、Partnerships、Company、Contact 几栏，公司部分另有 About us、Team、Careers、News、Privacy Policy、Terms of Use。也就是说官网公开的是科研方向、管线阶段与合作入口。