IsoDDE 实现了药物研发领域的多项技术突破，它整合了结构预测、结合强度计算、隐藏结合位点发现等能力，在低相似度新蛋白结构测试中成功率是 AlphaFold 3 的两倍多，抗体靶点预测精度是其 2.3 倍，更是远超传统物理模拟方法，无需实验数据就能精准预测药物分子与靶点的结合亲和力。它还能在几秒内发现科学家耗时 15 年才找到的蛋白质隐藏结合位点，在陌生分子体系上的泛化能力让同行惊叹。
与 AlphaFold 2、3 的开源共享不同，IsoDDE 仅发布了 27 页技术报告，代码、论文、核心算法均不公开，公司直言不会透露技术 “秘方”。这一行为与 AlphaFold 的公益属性形成鲜明反差，后者曾让 300 万研究者受益，被视为 AI 惠及全人类的标杆。学界质疑其核心优势或来自与药企合作获得的私有数据，且企业已获 6 亿美元融资、与知名药企达成近 30 亿美元合作，正从科研机构转向商业机器。
此次闭源也引燃了行业竞争，开源阵营认为现有公共数据仍有巨大改进空间，Boltz-2 等开源模型研发团队立志超越 IsoDDE，Deep Origin 也宣称其引擎早于 IsoDDE 达到同等性能。但 AI 制药的高质量实验数据多掌握在药企手中，开源追赶难度远大于大语言模型领域。