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Evo 2 和 GeneLLM™ 虽然都属于生物科学大模型，但两者在本质上存在显著差异。Evo 2 的训练数据是按物种分类的基因组信息，而 GeneLLM™ 则专注于个体原始数据（如测序数据、质谱数据等）的直接训练与分析。从数据特性来看，人类参考基因组仅有一套，每个物种的基因组也相对固定，而测序数据则具有高度的多样性和个体特异性。例如，每个人的测序数据可以生成大量个体差异信息，这使得 GeneLLM™ 能够深入解析人与人之间的差异，如疾病易感性、表型特征等，并精准识别“疾病相关标志物”。我们还能够在同一物种内部挖掘性状特异性的特征，例如水稻抗倒伏基因的鉴定。这种差异决定了 GeneLLM™ 与 Evo 2 在应用场景上的独立性。

津渡生科凭借其自主研发的 GeneLLM™ 大模型，系统性的通过硬件、算法、架构、优化、数据等多个方面的创新，正在为这一领域提供轻量化、精准化的解决方案，推动 AI 与生物科学的深度融合。