Статья представляет TurboQuant-Bio — открытый инструментарий для сжатия весов и кэша внимания геномной фундаментальной модели Evo 2 до 4 бит без калибровочных данных. Это позволяет запускать конфигурацию Evo 2 с 40 миллиардами параметров на одном GPU с 80 ГБ памяти, а версию с 7 миллиардами параметров — с полным контекстом в миллион токенов в пределах 40 ГБ, что дает восьмикратное увеличение достижимого контекста. Сжатие почти без потерь по таким задачам, как перплексия на всем дереве жизни, классификация геномов, предсказание сайтов сплайсинга, завершение генов и клинически значимое предсказание эффектов вариантов. Авторы также обнаружили, что опубликованный путь chunked-prefill в Evo 2 молчаливо некорректен, возвращая правдоподобные, но некоррелированные вероятности, и предложили блочное продолжение, исправляющее эту проблему. Благодаря этому полный геном бактерии размером 580 килобаз теперь оценивается в одном контексте за 22 минуты вместо 13,7 часов. Работа имеет прямое отношение к применению ИИ в медицине, особенно в области геномной диагностики и анализа вариантов.