研究者利用 M-H 模型对各个病毒变种的传播能力进行了研究，结果如图所示：
**图:**AI 模型预测的病毒传播力。横轴为变种出现时间，纵轴为预测传播能力，表示为相对基本再生数（R/RA，其中 RA 是武汉变种的基本再生数）。图中每个圆圈代表一个变种，圈的大小代表实际病例规模
整体来看，不同变种的传染性呈现逐步上升的趋势。2021 年底出现的奥密克戎（Omicron）BA.1.1 更是将传染性推到了武汉初始毒株的 8 倍左右，而其后续的 BA.2 等亚系还进一步增强了传播能力。
研究者还发现，M-H 模型在几次较大规模的爆发式传播中都给出了比较准确的预判。例如，2020 年底前后出现的Alpha（B.1.1.7）和Delta（B.1.617.2）两个变种，模型都给出较高的传染性评分，而从实际感染人数（圆圈的大小）来看，它们确实产生了大规模传播的影响。
值得说明的是，M-H 模型对于传染能力的预测与传统基于流行病学的分析方法有很大不同。流行病学通过追溯传播路径来估算传染性，而M-H 模型直接基于病毒基因序列来预测其传播风险，因而可以在疫情真正到来之前就判断出某些新变种的潜在威胁。