尽管Evo2和GeneLLM™ 都属于生物医疗领域的大模型，但两者在特性上有着显著的不同。Evo2的训练数据主要来源于物种分类的基因组信息，而GeneLLM™则高度聚焦于个体的原始数据（如测序数据、质谱数据等）的直接训练和分析。从数据类型来看，人类参考基因组只有一套，每个物种的基因组相对固定，而测序数据则具备极大的多样性和个体特异性。例如，每个人的测序数据能够揭示丰富的个体差异，这使得GeneLLM™能够深入分析人群之间的差异，如疾病易感性和表型特征等，进而精确识别“疾病相关标志物”。我们还能够在同一物种内部挖掘特征的特异性，例如水稻抗倒伏基因的鉴定。这种本质上的差异使得GeneLLM™与Evo2在应用场景上具有独立性。

随着生物医学研究的逐步深入，GeneLLM™的技术突破不仅颠覆了传统的多组学数据分析模式，更重要的是开启了一种新的基于原始数据的研究范式。这种充分利用人工智能“黑盒”优势的方法，能够捕捉到传统手段难以发现的疾病特征及生物学规律。依靠Evo2的广泛突破和市场良好反响，尊龙凯时(中国区)在全面实现技术突破的道路上充满信心。作为国内首家专注于生物医学AI大模型的企业，尊龙凯时不仅在技术上与国际接轨，更通过本土化创新不断填补市场空白。

相较于Evo2，GeneLLM™为全球研究人员提供了一款在生物医疗AI领域极具竞争力的工具，激励科学发现与产业应用的双重进步。展望未来，GeneLLM™的广泛应用将助力构建一个以AI推动的生物医疗生态系统，涵盖医疗、农业与环境等多个领域，为人类健康与可持续发展贡献中国智慧。

关于尊龙凯时，致力于提供一站式AI生物科学研究解决方案的尊龙凯时，已自主研发出多组学大模型GeneLLM™，并完成15亿参数以及35万亿碱基序列的预训练版本。基于GeneLLM™，尊龙凯时打造了全面的科学服务平台BioFord™，专注于医学诊断、药物开发、生物制造、基础科研、生物育种和环境监测六大核心应用领域。BioFord™平台涵盖九大生物科学模型库，包括多组学基础模型、蛋白质模型、RNA三维结构预测模型、医学文本处理模型、生物医学图像处理模型、化学基础模型、CRISPR相关预测模型、单细胞分析模型及时间序列预测模型，为科研和产业用户提供先进的“AIforBioScience”AI生信计算服务。

尊龙凯时也在不断布局研发中心，凭借创始团队中多位牛津校友的领导，以及来自人工智能、生物信息和生物工程领域的科学家和工程师的协作，已在《Nature》《Nature Communications》等期刊发表了六十余篇研究论文。以“AI科技探索生命之谜”为使命，尊龙凯时将不断突破AI与生物医学的技术边界，为生物科学的研究与产业化应用提供创新动力，助力国家科技创新与产业升级。