Large Quantitative Models (LQM) er en fundamentalt annerledes kategori av KI sammenlignet med Large Language Models (LLM) som driver chatboter som ChatGPT og Gemini. Ifølge SandboxAQ er LQM «KI som er forankret i den fysiske verden» .

Hvordan LQM skiller seg fra LLM

Forskjellene kan oppsummeres i tre områder: treningsdata, mål og output.

Data og trening. LLM trenes på internett-tekst og naturlig språk – bøker, artikler og samtaler – for å forstå og generere menneskelig språk. LQM trenes derimot på kvantitative data og fysikkens, kjemien og matematikkens grunnleggende lover . SandboxAQ beskriver dem som bygget på numerisk strukturerte data i stedet for tekst .

Mål. LLM optimaliserer for språkforståelse og -generering – å forutsi neste ord i en setning eller oppsummere et dokument. LQM optimaliserer for spesifikke kvantitative mål, som å forutsi materialegenskaper, kjemisk atferd eller finansiell risiko .

Output. LLM produserer tekst, oppsummeringer og samtale. LQM produserer spådommer, simuleringer og tekniske innsikter forankret i fysisk virkelighet . Som SandboxAQ forklarer: Der LLM kan beskrive en kjemisk reaksjon, kan LQM simulere den .

SandboxAQ-sjef Jack Hidary har sagt at LQM vil overgå LLM i vertikaler som legemidler, materialer, energi og finans . Selskapet understreker at LQM ikke er en erstatning for LLM, men komplementære verktøy – LLM håndterer menneskelig interaksjon, mens LQM håndterer kvantitativ presisjon .

Hvilke modeller tilbys?

SandboxAQ tilbyr innledningsvis to LQM-produkter via Google Cloud Marketplace :

• AQCat (materialoppdagelse) – blir tilgjengelig først
• AQPotency (legemiddeloppdagelse) – kommer etter AQCat

Begge er tilgjengelige via markedsplassen. SandboxAQ har også gjort LQM-ene tilgjengelige via ledende LLM-er, slik at forskere kan bruke dem gjennom naturlige språkgrensesnitt de allerede kjenner .

Hva er Gemini for Science-pakken?

Gemini for Science er ikke en enkelt modell. Det er en samling eksperimentelle KI-verktøy som Google annonserte på I/O 2026 (19.–20. mai 2026), designet for å akselerere den vitenskapelige metoden . Det er best å forstå det som et «orkestreringslag» for vitenskapelig forskning .

Gemini for Science består av tre kjernesøyler:

• Hypothesis Generation – bygget på Co-Scientist, et team av KI-agenter som jobber sammen for å generere, diskutere og evaluere forskningshypoteser. Google publiserte en fagfellevurdert artikkel i Nature samme dag for å validere tilnærmingen .
• Computational Discovery – bygget på AlphaEvolve og Empirical Research Assistance (ERA). ERA skal ha slått CDCs prognosemodell for smittsomme sykdommer i benchmark-tester publisert ved lansering .
• Literature Insights – bygget på NotebookLM, som gir automatisert litteraturoppsummering og forskningsanalyse .

I tillegg inkluderer Gemini for Science Science Skills, et eget lag i Google Antigravity som kobler til over 30 livsvitenskapsdatabaser .

De eksperimentelle verktøyene er tilgjengelige via Google Labs på labs.google/science, med gradvis tilgang fra lansering .

Forretningslogikken bak partnerskapet

For Google Cloud: SandboxAQs LQM-er representerer en ny, høyverdig arbeidsbelastningskategori – vitenskapelig og kvantitativ KI – som driver skytjenesteforbruk. Google Cloud får et differensiert, bedriftsklart produkt ved siden av sine generelle Gemini-modeller, og posisjonerer seg som infrastrukturleverandør for «KI-nativ vitenskapelig oppdagelse» .

For SandboxAQ: Google Cloud Marketplace gir umiddelbar tilgang til Googles store bedriftskundebase, en pålitelig fakturerings- og innkjøpskanal og skalerbar infrastruktur – inkludert integrasjon med NVIDIA DGX Cloud på Google Cloud . SandboxAQ, et Alphabet-avlegger nå verdsatt til 5 milliarder dollar, fordyper et naturlig kommersielt forhold .

Hva markedsplasslisten betyr for vitenskapelig KI

Dette er en kommersiell milepæl for vitenskapelig KI. Det er første gang spesialiserte Large Quantitative Models – en kategori distinkt fra generelle LLM-er – er tilgjengelige via en større skymarkedsplass med bedriftsinnkjøp, fakturering og sikkerhet .

Det signaliserer at vitenskapelig KI beveger seg fra forskningslabber og skreddersydde installasjoner til en standardisert, kommersielt oppført produktkategori som bedrifter kan kjøpe rett fra hyllen. SandboxAQ-sjef Jack Hidary har sagt at LQM vil overgå LLM i vertikaler som legemidler, materialer, energi og finans , og markedstilgjengeligheten er infrastrukturen som gjør det skiftet reelt.

Hovedpunkter

• LQM trenes på fysikk, kjemi og matematikk – ikke tekst – og optimaliserer for kvantitative spådommer i stedet for språkgenerering.
• AQCat (materialer) og AQPotency (legemidler) er de to første LQM-modellene på Google Cloud Marketplace.
• Gemini for Science er en orkestreringspakke, ikke en enkelt modell, som samler Co-Scientist, AlphaEvolve, ERA og NotebookLM.
• Partnerskapet posisjonerer Google Cloud som infrastrukturryggraden for vitenskapelig KI, samtidig som SandboxAQ får bedriftsdistribusjon.
• Markedsplasslisten representerer første gang spesialiserte LQM-er er tilgjengelige via en bedriftsinnkjøpskanal i skyen.

Large Quantitative Models (LQM) er en fundamentalt annerledes kategori av KI sammenlignet med Large Language Models (LLM) som driver chatboter som ChatGPT og Gemini. Ifølge SandboxAQ er LQM «KI som er forankret i den fysiske verden» .

Hvordan LQM skiller seg fra LLM

Forskjellene kan oppsummeres i tre områder: treningsdata, mål og output.

Data og trening. LLM trenes på internett-tekst og naturlig språk – bøker, artikler og samtaler – for å forstå og generere menneskelig språk. LQM trenes derimot på kvantitative data og fysikkens, kjemien og matematikkens grunnleggende lover . SandboxAQ beskriver dem som bygget på numerisk strukturerte data i stedet for tekst .

Mål. LLM optimaliserer for språkforståelse og -generering – å forutsi neste ord i en setning eller oppsummere et dokument. LQM optimaliserer for spesifikke kvantitative mål, som å forutsi materialegenskaper, kjemisk atferd eller finansiell risiko .

Output. LLM produserer tekst, oppsummeringer og samtale. LQM produserer spådommer, simuleringer og tekniske innsikter forankret i fysisk virkelighet . Som SandboxAQ forklarer: Der LLM kan beskrive en kjemisk reaksjon, kan LQM simulere den .

SandboxAQ-sjef Jack Hidary har sagt at LQM vil overgå LLM i vertikaler som legemidler, materialer, energi og finans . Selskapet understreker at LQM ikke er en erstatning for LLM, men komplementære verktøy – LLM håndterer menneskelig interaksjon, mens LQM håndterer kvantitativ presisjon .

Hvilke modeller tilbys?

SandboxAQ tilbyr innledningsvis to LQM-produkter via Google Cloud Marketplace :

• AQCat (materialoppdagelse) – blir tilgjengelig først
• AQPotency (legemiddeloppdagelse) – kommer etter AQCat

Begge er tilgjengelige via markedsplassen. SandboxAQ har også gjort LQM-ene tilgjengelige via ledende LLM-er, slik at forskere kan bruke dem gjennom naturlige språkgrensesnitt de allerede kjenner .

Hva er Gemini for Science-pakken?

Gemini for Science er ikke en enkelt modell. Det er en samling eksperimentelle KI-verktøy som Google annonserte på I/O 2026 (19.–20. mai 2026), designet for å akselerere den vitenskapelige metoden . Det er best å forstå det som et «orkestreringslag» for vitenskapelig forskning .

Gemini for Science består av tre kjernesøyler:

• Hypothesis Generation – bygget på Co-Scientist, et team av KI-agenter som jobber sammen for å generere, diskutere og evaluere forskningshypoteser. Google publiserte en fagfellevurdert artikkel i Nature samme dag for å validere tilnærmingen .
• Computational Discovery – bygget på AlphaEvolve og Empirical Research Assistance (ERA). ERA skal ha slått CDCs prognosemodell for smittsomme sykdommer i benchmark-tester publisert ved lansering .
• Literature Insights – bygget på NotebookLM, som gir automatisert litteraturoppsummering og forskningsanalyse .

I tillegg inkluderer Gemini for Science Science Skills, et eget lag i Google Antigravity som kobler til over 30 livsvitenskapsdatabaser .

De eksperimentelle verktøyene er tilgjengelige via Google Labs på labs.google/science, med gradvis tilgang fra lansering .

Forretningslogikken bak partnerskapet

For Google Cloud: SandboxAQs LQM-er representerer en ny, høyverdig arbeidsbelastningskategori – vitenskapelig og kvantitativ KI – som driver skytjenesteforbruk. Google Cloud får et differensiert, bedriftsklart produkt ved siden av sine generelle Gemini-modeller, og posisjonerer seg som infrastrukturleverandør for «KI-nativ vitenskapelig oppdagelse» .

For SandboxAQ: Google Cloud Marketplace gir umiddelbar tilgang til Googles store bedriftskundebase, en pålitelig fakturerings- og innkjøpskanal og skalerbar infrastruktur – inkludert integrasjon med NVIDIA DGX Cloud på Google Cloud . SandboxAQ, et Alphabet-avlegger nå verdsatt til 5 milliarder dollar, fordyper et naturlig kommersielt forhold .

Hva markedsplasslisten betyr for vitenskapelig KI

Dette er en kommersiell milepæl for vitenskapelig KI. Det er første gang spesialiserte Large Quantitative Models – en kategori distinkt fra generelle LLM-er – er tilgjengelige via en større skymarkedsplass med bedriftsinnkjøp, fakturering og sikkerhet .

Det signaliserer at vitenskapelig KI beveger seg fra forskningslabber og skreddersydde installasjoner til en standardisert, kommersielt oppført produktkategori som bedrifter kan kjøpe rett fra hyllen. SandboxAQ-sjef Jack Hidary har sagt at LQM vil overgå LLM i vertikaler som legemidler, materialer, energi og finans , og markedstilgjengeligheten er infrastrukturen som gjør det skiftet reelt.

Hovedpunkter

• LQM trenes på fysikk, kjemi og matematikk – ikke tekst – og optimaliserer for kvantitative spådommer i stedet for språkgenerering.
• AQCat (materialer) og AQPotency (legemidler) er de to første LQM-modellene på Google Cloud Marketplace.
• Gemini for Science er en orkestreringspakke, ikke en enkelt modell, som samler Co-Scientist, AlphaEvolve, ERA og NotebookLM.
• Partnerskapet posisjonerer Google Cloud som infrastrukturryggraden for vitenskapelig KI, samtidig som SandboxAQ får bedriftsdistribusjon.
• Markedsplasslisten representerer første gang spesialiserte LQM-er er tilgjengelige via en bedriftsinnkjøpskanal i skyen.