O OMat24 é uma série de checkpoints de modelos lançada pela equipe FAIR Chemistry do Meta, com variações em tamanho e estratégias de treinamento. Esses modelos utilizam a arquitetura EquiformerV2 e visam impulsionar a pesquisa em ciência de materiais, prevendo propriedades de materiais por meio de modelos de aprendizado de máquina, acelerando assim a descoberta e o desenvolvimento de novos materiais. Os modelos foram pré-treinados em datasets públicos e estão disponíveis em diferentes escalas para atender às diversas necessidades de pesquisa.