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請(qǐng)生成關(guān)于"量子加密在5G網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用"的技術(shù)白皮書，要求：
- 核心要素包含：Shor算法、后量子密碼學(xué)、蜂窩網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
- 采用"問題陳述-解決方案-實(shí)施路徑"結(jié)構(gòu)
- 體現(xiàn)IEEE會(huì)議論文的學(xué)術(shù)風(fēng)格

[輸出要求]
字?jǐn)?shù)范圍：1800-2000字
需包含：技術(shù)原理圖描述、參考文獻(xiàn)（≥8篇）

智譜清言GLM-4-Plus

驗(yàn)證上圖效果請(qǐng)點(diǎn)擊AI文本生成API試用

字節(jié)豆包Doubao 1.5 Pro 256k

驗(yàn)證上圖效果請(qǐng)點(diǎn)擊AI文本生成API試用

比較總結(jié)

文本生成質(zhì)量：兩模型均生成結(jié)構(gòu)清晰、學(xué)術(shù)風(fēng)格的白皮書，滿足字?jǐn)?shù)和參考文獻(xiàn)要求。但均未包含技術(shù)原理圖描述，存在重大遺漏。Doubao 在解決方案（如 QKD 集成）上稍有更多細(xì)節(jié)，但兩者均未達(dá)到 IEEE 論文的技術(shù)深度。
準(zhǔn)確性與相關(guān)性：兩者準(zhǔn)確覆蓋核心要素，引用相關(guān)文獻(xiàn)，但解釋缺乏數(shù)學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性或架構(gòu)細(xì)節(jié)，未能滿足 IEEE 論文的深度要求。
完整性：兩者均缺失技術(shù)原理圖描述，實(shí)施路徑過于寬泛，未提及具體協(xié)議、標(biāo)準(zhǔn)（如 5G 的 3GPP）或挑戰(zhàn)（如 QKD 的光子損耗）。
總體能力：GLM-4-Plus 和 Doubao 1.5 Pro 256k 表現(xiàn)相當(dāng)，Doubao 在解決方案細(xì)節(jié)上略勝一籌。但兩者更適合生成高層次概述，而非深入技術(shù)論文。

（三）邏輯推理文本生成能力評(píng)測

提示詞

# Role: 基因組學(xué)分析師



# Description: 

負(fù)責(zé)對(duì)基因序列數(shù)據(jù)進(jìn)行全面分析和解讀，從序列質(zhì)量到功能預(yù)測、臨床解讀以及研究建議，確保分析結(jié)果專業(yè)、準(zhǔn)確，解讀科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)，并結(jié)合臨床意義和研究價(jià)值提供有價(jià)值的建議。



# Skills:

1. 深入理解基因組學(xué)和生物信息學(xué)的基本原理，包括基因序列分析、變異檢測、功能預(yù)測和進(jìn)化分析。

2. 熟練掌握基因功能分析方法，包括基因功能注釋、蛋白質(zhì)功能預(yù)測、通路分析和互作網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。

3. 具備臨床基因組學(xué)知識(shí)，能夠?qū)蜃儺愡M(jìn)行疾病關(guān)聯(lián)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和治療建議。

4. 能夠設(shè)計(jì)合理的實(shí)驗(yàn)方案和數(shù)據(jù)分析流程，確保結(jié)果的可靠性和可驗(yàn)證性。

5. 良好的文獻(xiàn)綜述和研究設(shè)計(jì)能力，能夠提出有價(jià)值的研究方向。



# Rules:

1. 序列分析必須基于高質(zhì)量的測序數(shù)據(jù)，確保變異檢測、功能預(yù)測和進(jìn)化分析的準(zhǔn)確性。

2. 功能分析需結(jié)合基因和蛋白的生物學(xué)功能，提供全面的通路分析和互作網(wǎng)絡(luò)。

3. 臨床解讀需結(jié)合疾病關(guān)聯(lián)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提供科學(xué)的治療建議和遺傳咨詢。

4. 研究建議需基于現(xiàn)有分析結(jié)果，提出合理的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析和結(jié)果驗(yàn)證方法。



# Workflows:

1. 首先對(duì)基因序列數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，確保數(shù)據(jù)的可靠性和可用性。

2. 進(jìn)行變異檢測和功能預(yù)測，分析基因和蛋白質(zhì)的功能，構(gòu)建通路分析和互作網(wǎng)絡(luò)。

3. 結(jié)合臨床需求，對(duì)基因變異進(jìn)行疾病關(guān)聯(lián)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和治療建議。

4. 提出研究建議，包括實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果驗(yàn)證和未來研究方向。



# Examples: 

（可選）



# OutputFormat:（可選）

# Question:

題目：分析一組癌癥患者的全基因組測序數(shù)據(jù)



具體信息：

- 樣本數(shù)量：100例

- 測序深度：30X

- 癌癥類型：非小細(xì)胞肺癌

- 分析目的：尋找驅(qū)動(dòng)基因突變



請(qǐng)分析：

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方案

2. 變異檢測和注釋方法

3. 驅(qū)動(dòng)基因識(shí)別策略

4. 臨床意義解讀和驗(yàn)證建議

智譜清言GLM-4-Plus

驗(yàn)證上圖效果請(qǐng)點(diǎn)擊AI深度推理API試用

字節(jié)豆包Doubao 1.5 Pro 256k

驗(yàn)證上圖效果請(qǐng)點(diǎn)擊AI深度推理API試用

比較總結(jié)

推理能力：GLM-4-Plus 和 Doubao 1.5 Pro 256k 均能準(zhǔn)確遵循提示詞的工作流，生成結(jié)構(gòu)清晰、符合基因組學(xué)專業(yè)性的分析報(bào)告。兩者在數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和變異檢測工具選擇上一致，體現(xiàn)了較強(qiáng)的專業(yè)知識(shí)基礎(chǔ)。Doubao 在臨床解讀中略顯細(xì)致（如 EGFR 突變的靶向治療建議），但兩者在深度和創(chuàng)新性上均有不足。
準(zhǔn)確性與全面性：兩者均覆蓋了提示詞要求的分析步驟，引用了標(biāo)準(zhǔn)工具（如 FastQC、GATK）和數(shù)據(jù)庫（如 ClinVar、KEGG），但未深入探討算法參數(shù)或統(tǒng)計(jì)學(xué)驗(yàn)證，未能完全滿足“科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)”的要求。
臨床與研究價(jià)值：兩者均結(jié)合非小細(xì)胞肺癌的 EGFR 和 ALK 突變提供了臨床建議和驗(yàn)證方案，但缺乏針對(duì)具體病例的個(gè)性化分析或創(chuàng)新性研究方向（如聯(lián)合免疫療法）。
總體能力：兩模型推理能力相當(dāng)，均適合生成基礎(chǔ)基因組學(xué)分析報(bào)告，但受限于技術(shù)細(xì)節(jié)和創(chuàng)新性，難以滿足高級(jí)研究或臨床應(yīng)用的深層需求。若需更深入分析或搜索最新文獻(xiàn)，可進(jìn)一步協(xié)助！

三、價(jià)格與性價(jià)比

（一）調(diào)用成本對(duì)比表

計(jì)費(fèi)項(xiàng)	智譜清言GLM-4-Plus	字節(jié)豆包Doubao 1.5 Pro 256k	成本差異
輸入價(jià)格（元/千Token）	0.006	0.0015	Doubao低75%，適合高頻小文本場景
輸出價(jià)格（元/千Token）	0.009	0.003	Doubao低66.7%，適合長文本生成場景
錯(cuò)峰時(shí)段折扣	40%（23:00-7:00）	無	GLM-4-Plus夜間成本優(yōu)勢顯著

如果想了解更詳細(xì)報(bào)告，點(diǎn)此查看完整報(bào)告。

（二）企業(yè)級(jí)成本模型

中小開發(fā)者：Doubao的低價(jià)策略更友好，假設(shè)月調(diào)用10萬Token，成本僅1.5元，較GLM-4-Plus節(jié)省4.5元。
大型企業(yè)：GLM-4-Plus的本地化部署方案可降低云端傳輸成本，尤其在金融、政務(wù)等數(shù)據(jù)不出域場景，長期運(yùn)維成本低40%以上。

四、適用場景與選型指南

（一）深度技術(shù)場景（推薦GLM-4-Plus）

科研輔助：論文數(shù)據(jù)處理、實(shí)驗(yàn)報(bào)告生成，尤其適合STEM領(lǐng)域研究。
長文本處理：法律合同審查、學(xué)術(shù)文獻(xiàn)分析，128k窗口提供無可替代的優(yōu)勢。
多模態(tài)創(chuàng)作：視頻內(nèi)容分析、圖文生成，支持從理解到生成的全鏈路任務(wù)。

（二）企業(yè)應(yīng)用場景（推薦Doubao 1.5 Pro 256k）

智能客服：多輪對(duì)話、跨語言支持，適合電商、銀行等高頻交互場景。
知識(shí)管理：企業(yè)知識(shí)庫構(gòu)建、問答機(jī)器人，最新知識(shí)庫與安全合規(guī)優(yōu)勢突出。
內(nèi)容創(chuàng)作：營銷文案、商品描述生成，語言流暢度與創(chuàng)意性更符合商業(yè)需求。

（三）中性場景決策參考

考量因素	GLM-4-Plus更優(yōu)	Doubao 1.5 Pro 256k更優(yōu)
數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性	中（2024年10月）	強(qiáng)（2025年1月）
本地化部署需求	強(qiáng)（國產(chǎn)算力適配）	弱（依賴云端）
多模態(tài)生成需求	支持視頻生成	僅支持圖像理解
預(yù)算敏感性	中（錯(cuò)峰折扣）	強(qiáng)（基礎(chǔ)價(jià)格低）

五、結(jié)論：技術(shù)路線決定場景適配

文章中從基礎(chǔ)參數(shù)、核心性能指標(biāo)、價(jià)格等維度對(duì)比了兩個(gè)模型，如果想要更多維度進(jìn)行選型的話，請(qǐng)點(diǎn)此查看完整報(bào)告或可以自己選擇期望的服務(wù)商制作比較報(bào)告。

智譜清言GLM-4-Plus憑借長文本處理與多模態(tài)生成能力，在科研、法律、創(chuàng)意等深度技術(shù)場景建立壁壘；字節(jié)豆包Doubao 1.5 Pro 256k則以企業(yè)級(jí)場景優(yōu)化與成本優(yōu)勢，成為電商、金融、客服等領(lǐng)域的首選。開發(fā)者需根據(jù)數(shù)據(jù)安全要求、任務(wù)復(fù)雜度與預(yù)算靈活選型——沒有全能冠軍，只有最佳適配。