В статье представлен метод AtomLM-9b — языковая модель на базе архитектуры Qwen3.5-9B, предназначенная для предсказания атомарной структуры биомолекул. Ключевым компонентом является разработанный авторами токенизатор, который сжимает геометрию биомолекул в дискретные структурные токены с использованием иерархического геометрического кодировщика и квантования скаляров. Словарь токенов состоит из 8192 элементов, что позволяет эффективно кодировать химические единицы. Модель способна восстанавливать тяжелые атомы белков, нуклеиновых кислот и лигандов с высокой точностью: показатель lDDT на наборах CASP14 и CASP15 составил 0.832 и 0.835 соответственно. В сравнительном тесте FoldBench (задача предсказания структуры белковых комплексов) AtomLM-9b достигла успеха в 75.01%, превзойдя опубликованный результат AlphaFold 3 (72.93%). Это демонстрирует, что дискретная токенизация атомарной структуры является эффективным интерфейсом для интеграции высокоточного восстановления атомов и языковых моделей в задачах структурной биологии.