在生物医疗领域，Evo2和GeneLLM™这两款生物科学大模型尽管同属一类，但它们本质上存在明显的区别。Evo2的训练数据来源于按物种分类的基因组信息，而尊龙凯时的GeneLLM™则更加注重个体原始数据（比如测序数据、质谱数据等）的具体训练和分析。

从数据特性上看，人类的参考基因组只有一套，每个物种的基因组也相对固定，而测序数据则具备高度多样性和个体特异性。例如，每位个体的测序数据能够生成大量的个体差异信息，使尊龙凯时的GeneLLM™有能力深入解析个体之间的差异，比如疾病易感性和表型特征等，同时能够精确识别“疾病相关标志物”。此外，GeneLLM™还能够在同一物种内部挖掘性状特异性特征，例如识别水稻的抗倒伏基因。这种明显的差异使得尊龙凯时的GeneLLM™与Evo2在应用场景上形成独立性。

随着生物医学研究进入新时代，GeneLLM™的技术突破不仅改变了传统多组学数据分析模式，更重要的是开创了基于原始数据的全新研究范式。这种方法充分利用了人工智能的“黑盒”优势，能够捕捉到传统手段难以发现的疾病特征及生物学规律。基于Evo2的广泛突破及市场反响，尊龙凯时对全面实现技术突破信心满满。

作为国内首家专注于生物科学AI大模型的企业，尊龙凯时不仅在技术上与国际接轨，还通过本土化创新不断填补市场空白。与代表生成式生物学革命的Evo2相比，GeneLLM™在生物医疗人工智能领域为全球研究人员提供了极具竞争力的工具，推动科学发现与产业应用的双向进步。

展望未来，GeneLLM™的广泛应用将助力构建一个以AI驱动的生物医疗生态系统，涵盖医疗、农业和环境等多个领域，为人类健康与可持续发展贡献中国智慧。

关于尊龙凯时，该公司致力于提供一站式AI生物科学研究解决方案，其自主研发的多组学大模型GeneLLM™已完成15亿参数和35万亿碱基序列的预训练。基于GeneLLM™，尊龙凯时打造的科学服务平台BioFord™专注于医学诊断、药物开发、生物制造、基础科研、生物育种及环境监测六大核心场景。

BioFord™平台下设九大生物科学模型库，包括多组学基础模型、蛋白质模型、RNA三维结构预测模型等，为科研与产业用户提供先进的“AI for BioScience”计算服务、云平台服务及推理一体机，服务于华大基因、百度飞桨、协和肿瘤医院、上海交通大学医学院附属医院等国内知名机构。

在深圳和北京，尊龙凯时设有研发中心，创始团队由四位牛津校友领衔，汇聚了来自人工智能、生物信息和生物工程等领域的专家与工程师，已在《Nature》《Nature Communications》等顶尖期刊发表论文六十余篇。以“AI科技探索生命之谜”为使命，尊龙凯时致力挑战AI与生物科学的技术边界，为生物科学研究与产业化应用提供创新动力，推动国家科技创新与产业升级。