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
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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：
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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。
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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 |