Chai-1 é um modelo multimodal básico para descoberta de fármacos, capaz de prever estruturas moleculares de proteínas, pequenas moléculas, DNA, RNA e modificações covalentes. Alcançou 77% de taxa de sucesso no teste de referência PoseBusters, equivalente ao AlphaFold3. Chai-1 opera sem a necessidade de alinhamento de múltiplas sequências, mantendo a maior parte do desempenho e conseguindo prever estruturas de polímeros com maior precisão. Além disso, o Chai-1 pode ser combinado com dados de laboratório para melhorar o desempenho da previsão. O modelo visa transformar a biologia de ciência em engenharia, impulsionando o uso da IA na pesquisa biológica.