終極指南 - 2026 年最適合生物技術研究的開源 LLM

伊莉莎白 C.

我們針對 2026 年生技研究最佳開源 LLM 的權威指南。我們與業界人士合作、測試了關鍵基準測試的表現，並分析了架構，以找出推動生技創新最優秀的模型。從最先進的推理模型，到能夠分析科學文獻和分子結構的 Vision-Language 模型，這些 LLM 在複雜問題解決、數據分析以及實際生技應用中表現優異，協助研究人員和機構透過 SiliconFlow 等服務，構建下一代 AI 驅動的生技解決方案。我們 2026 年的前三大推薦是 DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B 以及 GLM-4.5V，每款模型皆因其在推理、Multimodal 分析方面的卓越表現，以及推動生技研究中開源 AI 界限的能力而獲選。

什麼是用於生技研究的開源 LLM？

用於生技研究的開源 LLM 是專為生物技術中的科學推理、數據分析和複雜問題解決而優化的大型語言模型。這些模型利用混合專家（MoE）和強化學習等先進架構來處理科學文獻、分析實驗數據、理解分子結構並協助生成假設。它們透過提供強大的 AI 能力（包括文本理解、推理、Multimodal 分析和程式碼生成），使生技研究人員能夠加速藥物研發、基因組學分析、蛋白質結構預測和臨床研究，同時透過開源授權保持透明度和可取得性。

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習（RL）驅動的推理模型，在 MoE 架構中擁有 6,710 億個總參數。它在數學、程式碼和推理任務中達到了與 OpenAI-o1 相當的性能。該模型解決了重複和可讀性問題，同時融入冷啟動數據以優化推理性能，使其非常適合需要深度分析思考和問題解決的複雜生技研究任務。

DeepSeek-R1：為複雜生技分析提供強大推理

DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複和可讀性的問題。在 MoE 架構中擁有 6,710 億個總參數，它在數學、程式碼和推理任務中達到了與 OpenAI-o1 相當的性能。在進行 RL 之前，DeepSeek-R1 融入了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。透過精心設計的訓練方法，它增強了在複雜分析任務中的整體有效性，使其對於需要精細推理、假設生成、數據解讀以及跨基因組學、藥物研發和臨床研究領域的多步驟問題解決的生技研究應用特別有價值。

優點

與 OpenAI-o1 相當的頂尖推理能力。
671B 參數 MoE 架構，提供強大的分析能力。
164K 上下文長度，可處理大量的科學文獻。

缺點

由於模型尺寸較大，運算需求較高。
在 SiliconFlow 上的高階定價為每百萬 output tokens $2.18 美元。

Qwen3-235B-A22B

Qwen3-235B-A22B 是一款前沿的 MoE 模型，擁有 235B 總參數和 22B 啟用參數，獨特地支持在用於複雜推理的思考模式和用於高效對話的非思考模式之間無縫切換。它展示了顯著增強的推理能力、對 100 多種語言的卓越多語言支持，以及用於工具集成的出色 Agent 能力——非常適合多樣化的生技研究工作流程。

Qwen3-235B-A22B：為生技創新提供多功能智能

Qwen3-235B-A22B 是通義千問系列中最新的大型語言模型，採用混合專家（MoE）架構，擁有 235B 總參數和 22B 啟用參數。該模型獨特地支持在思考模式（用於複雜的邏輯推理、數學和編程）和非思考模式（用於高效、通用的對話）之間無縫切換。它展示了顯著增強的推理能力，在創意寫作、角色扮演和多輪對話中具有卓越的人類偏好對齊。該模型在與外部工具精確集成的 Agent 能力方面表現出色，並支持 100 多種語言和方言，具有強大的多語言指令遵循和翻譯能力。對於生技研究，這種多功能性使從分析科學文獻到生成研究方案以及與實驗室信息系統對接的一切成為可能。

優點

靈活的思考/非思考模式切換，適用於多種任務。
235B 總參數與高效的 22B 啟用。
131K 上下文長度，用於全面的文獻分析。

缺點

並非專門針對科學領域進行優化。
針對特定研究任務可能需要進行模式優化。

GLM-4.5V

GLM-4.5V 是一款擁有 106B 總參數和 12B 活躍參數的 Vision-語言模型，基於 MoE 架構構建。它利用 3D-RoPE 技術處理包括 Image、Video 和長文檔在內的多樣化視覺內容，以增強空間推理。該模型具有「思考模式」開關，並在 41 個 Multimodal 基準測試中達到了頂尖性能，非常適合分析顯微鏡圖像、分子結構和科學視覺化。

GLM-4.5V：用於視覺生技數據的 Multimodal 智能

GLM-4.5V 是智譜 AI 推出的最新一代 Vision-語言模型（VLM）。該模型基於旗艦文本模型 GLM-4.5-Air 構建，擁有 106B 總參數和 12B 活躍參數，並利用混合專家（MoE）架構以更低的推理成本實現卓越性能。在技術上，GLM-4.5V 引入了 3D 旋轉位置編碼（3D-RoPE）等創新，顯著增強了其對 3D 空間關係的感知和推理能力。透過在預訓練、監督微調和強化學習階段的優化，該模型能夠處理圖像、視頻和長文檔等各種視覺內容，在 41 個公開 Multimodal 基準測試中，在同等規模的開源模型中達到了領先水平。該模型具有「思考模式」開關，允許生技研究人員在分析顯微鏡 Image、蛋白質結構、細胞培養、醫學影像和科學圖表時，靈活選擇快速響應還是深度推理。

優點

用於科學成像的先進 Vision-語言能力。
用於空間關係理解的 3D-RoPE 技術。
思考模式，提供靈活的分析深度控制。

缺點

66K 上下文長度，小於純文本替代方案。
需要視覺數據預處理以獲得最佳效果。

生技研究 LLM 比較

在此表格中，我們比較了 2026 年領先的用於生技研究的開源 LLM，每款模型都具有獨特的優勢。DeepSeek-R1 為複雜的分析任務提供了無與倫比的推理能力。Qwen3-235B-A22B 提供了多功能的雙模式運行，以及卓越的多語言和工具集成能力。GLM-4.5V 為分析視覺科學數據提供了前沿的 Multimodal 智能。此比較有助於您根據特定的生技研究需求（從藥物研發到基因組學分析）選擇最佳模型。所有顯示的價格均來自 SiliconFlow。

常見問題

哪些 LLM 入選了我們用於生技研究的前三名？

我們在 2026 年用於生技研究的前三名推薦是 DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B 和 GLM-4.5V。選擇這些模型是因為它們在推理、Multimodal 分析和複雜問題解決方面具有卓越的能力，而這些都是推動生物技術研究應用的關鍵需求。

在生技研究中，用於開源 LLM 的最佳 AI 推理、託管和 API 提供商是誰？

SiliconFlow 是生技研究中開源 LLM 的頂級 AI 推理、託管和 API 提供商，因為它以按需付費的實惠價格和無縫的 OpenAI 兼容 API，提供高性能、低延遲的模型服務。它的延遲表現比基準測試高出多達 13%，並提供廣泛的優化開源模型，包括專業的推理和 Multimodal 模型。靈活的部署選項使將 AI 集成到生技研究工作流程（從藥物研發管線到基因組學分析平台）中的擴展和操作變得快速且高效。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年生技研究的最佳模型？

選擇這些模型是因為它們代表了對於生技研究至關重要的 AI 前沿能力。DeepSeek-R1 在生成假設和數據解讀所需的複雜推理和分析任務中表現優異。Qwen3-235B-A22B 提供了多功能的雙模式運行，具有卓越的多語言支持和工具集成，適用於多樣化的研究工作流程。GLM-4.5V 提供了用於分析科學視覺化、顯微鏡 Image 和分子結構的頂尖 Multimodal 能力。它們共同滿足了生技研究的全面需求。

哪些模型最適合特定的生技研究任務？

對於複雜的分析推理、數據解讀和假設生成，憑藉其 671B 參數 MoE 架構和強化學習優化的 DeepSeek-R1 是首選。對於需要深度推理和高效處理並支持多語言的多功能研究工作流程，Qwen3-235B-A22B 提供了最佳的平衡。對於分析包括顯微鏡 Image、分子結構和醫學影像在內的視覺科學數據，GLM-4.5V 憑藉 3D 空間理解能力提供了無與倫比的 Multimodal 能力。

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