COMPARE · 对比
通用 AI 能聊 CMC。InThoth 帮你把工艺做出来。
ChatGPT、Claude、通用助手都能回答生物制药的问题。但研发要的不是一段听起来对的话——要的是真跑得动的计算、查得到出处的依据、落得到实验台的工艺，以及说得清数据去了哪里。下面是差别。
通用 AI（ChatGPT 等）
InThoth
领域知识
公网语料训练，没有真实 CMC 工艺先例，容易给出"教科书正确、工程不可用"的答案。
Inscinstech CMC v2.2 知识库（82+ 精选条目）+ FDA review 文档蒸馏 + 工艺先例——通用 LLM 触达不到的语料。
科研数据源
靠训练时记住的内容回答，数据可能已经过期，也无法直连权威库核对。
直连 35 个生命科学数据源（UniProt / ChEMBL / Open Targets / PubMed / ClinicalTrials.gov / openFDA，以及 iProX、CNCB 等境内源），实时取数、可回链核对。
结构与分子设计
只能描述方法，不能真跑蛋白折叠、分子对接、逆折叠定序或结合自由能计算。
真跑折叠与共折叠、de novo binder 设计、逆折叠定序、对接与结合自由能；每次运行记录 provenance，结构以可交互 3D 呈现。
工艺预测与 DoE
不能做机理 + ML 的工艺预测，不能主动学习式排实验，只能复述通用做法。
机理 + ML 混合预测，主动学习 DoE，以最少湿实验轮次逼近最优起始条件。
设备-软件闭环
纯文本输出，落不到台架，设计与执行两张皮。
对接自有仪器 —— 生物反应器 / 层析纯化 / TFF / 分析仪器，设计好的工艺可直接流向实验台。
你的工艺记录
看不到你的历史批次，无法基于你自己的数据分析收率波动、追溯杂质。
读取你租户内的工艺记录，跨批次分析 CQA 趋势、定位主因，全程可审计。
算力主权与密级路由
请求发往厂商自有云，你无法指定算力落在哪；没有"这类数据不出境"这种开关。
按会话密级路由算力：敏感与保密只走境内合规轨与自建 GPU；找不到合规算力时直接拒绝，而不是降级发往境外。未标注数据驻留的算力一律按境外从严处理。
数据驻留与合规
输入常进入第三方模型、可能用于训练；无数据驻留承诺，难过 GxP / 21 CFR Part 11。
数据不出域，多区域驻留按合同划分，客户数据永不参与训练，审计追踪就绪。
结论可溯源
无引用，可能幻觉，出了问题无法回溯到依据。
每条关键结论都带知识库引用，可点开溯源、可交给 CMC 团队复核。
从模糊需求到完整任务
你问什么答什么——需求描述不全，输出也不全。
Smart Brief 把一句模糊的话引导成结构化简报卡，68 个专业技能保证任务完整交付。
同一个问题，两种结果。
通用 AI 给你一段话，你还得自己变成工艺、自己找依据、自己担合规。InThoth 直接给你一版可交接、可审计、带引用的工艺——因为它是为生物制药 CMC 造的，不是顺便能聊。