В данном исследовании представлен комплексный бенчмарк фундаментальной геномной модели Evo 2 на массиве из 19 429 вирусных геномов из базы RefSeq. Авторы проанализировали способность модели Evo 2 (параметром 20 млрд) улавливать сложную архитектуру вирусных геномов, выходящую за рамки простого нуклеотидного состава. С помощью линейных зондов было установлено, что на оптимальном промежуточном слое модель достигает точности 0.96 в классификации классов по системе Балтимора и 0.99 в определении домена хозяина. Ключевым результатом стало то, что эмбеддинги модели значительно превосходят базовые показатели (6-мерный состав) в декодировании плотности генов (R=0.77), доли кодирующих последовательностей (R=0.61) и перекрытия генов (R=0.64). В задачах генерации фрагментированных геномов модель показала перплексию 1.18 бит/нт для бактериофагов и 1.80 бит/нт для вирусов эукариот. Исследование доказывает, что Evo 2 действительно кодирует функциональную архитектуру вирусных геномов, что открывает новые возможности для биоинформатического анализа и синтетической биологии.