过去一年，AI 对生信行业的影响用一句话概括： 以前是会代码的人做生信，现在是不写代码的人也能跑全流程。

而随着 GPT-5-Codex、Gemini 3、Claude Sonnet 4.5 三大旗舰模型相继发布，我们也率先在服务器上完成了全部部署，让用户可以体验到真正意义上的——零代码做生信。

那么问题来了： 这三款工具到底谁最强？谁最适合新手？谁最懂生信？

下面，我们从真实用户场景出发，贴近科研、贴近服务器、贴近数据分析场景的深度对比。

三大模型能力一览：它们到底能帮生信做什么？

在数信云服务器上，这三款模型都被配置为生信工作台模式（Bioinformatics Workspace）

Claude Sonnet 4.5 实操

• 打开终端进入待分析的目录，输入claude命令

  

我们做一个bulk rna-seq分析的案例，可以直接打中文，说出你的需求。比如这里：我当前目录下00.rawdata是bulk rna-seq测数的原始数据，ref/里面包含基因组注释文件genome.fa、genes.gtf。现在我想用fastp做质控和过滤，用hisat2做比对，用featurecounts做定量。（大家还可以制定详细的参数，直接复制文章里面的参数也可以）

我们选择snakemake的方式编写脚本

模型自动开始编写脚本

中途会提示我们是否保存脚本，可以大致看一下，没问题直接选择1直接保存当前脚本

全部完全后，当前目前下就多了对应的分析目录和snakemake脚本

直接snakemake --cores 16即可

ctrl z可退出claude模式

运行之前需要自行安装好用到的软件（不懂代码的同学可以继续让claude生成软件安装的代码）

当然啦！我们数信院服务器已经搭建好了各个组学分析的环境。省去软件安装的麻烦！

GPT-5-Codex 实操

同样我们在待分析的目录下输入codex，即可进入大模型

Codex 会基于当前工作目录的状态给出的权限选择提示，核心背景是该文件夹未纳入版本控制系统（如 Git）管理——版本控制能追踪修改、回滚错误操作，无版本控制时误编辑/误执行命令的风险更高，因此 Codex 给出了两种操作权限选项：

1. Allow Codex to work in this folder without asking for approval
   允许 Codex 在该文件夹内直接执行编辑文件、运行命令等操作，无需每次都征求你的确认。优点是操作更顺畅，但因无版本控制兜底，若 Codex 执行错误操作（如误删文件、改错内容），可能无法便捷恢复。

2. Require approval of edits and commands
   要求 Codex 对所有文件编辑、命令执行操作先向你请求批准，你确认同意后才会执行。这是更谨慎的选择，能避免无版本控制场景下的误操作风险，适合对文件夹内容安全性要求较高的情况。

简单说，选1追求效率，选2侧重安全。

我们用我们用claude同样的指令进行测试

感觉在生信层面的理解没有claude强，claude直接给出了snakemake的脚本

ctrl z可退出codex模式

我们再来测试codex阅读文献，写出文献里面所有分析的脚本能力

阅读pdf之前要先运行你要先执行/approvals赋予codex权限

运行完成后在当前目录下生成分析的脚本，以后大家可以更方便的复现文献啦！

再来测试claude的文献阅读能力

claude比codex是不是更强一点呢？

Gemini 3实操

在终端先执nvm use 20再执行gemini即可开启 Gemini CLI

通过阅读文献来画模式图

也可以上传自己的手稿出图（这里可以用其它工具先给出模式图的描述（claude/GPT）+ GEMINI绘图）

把生成好的描述信息直接复制到Gemini里面绘图

太好用了！！！

大家可以进一步在Illustrator里面修改细节

总结

特性	Claude Sonnet 4.5	Gemini 3	GPT-5-Codex
最长上下文	200K tokens	1M tokens	192K tokens
连续工作能力	30+小时	7-10小时	7-10小时
推理深度	最强(复杂问题解决37.6%)	优秀(推理测试91.9%)	强(推理测试85.7%)
代码可读性	最佳	良好(干净但注释少)	优秀(规范全面)
多模态能力	良好	顶级 (图像/视频理解)	中等
价格效率	高(性价比最佳)	最高 (短任务便宜33%)	中等