免費版現在就能開始付費方案價格已公開，但目前仍是 Early Access，尚未開放扣款先從 Day 1 建立自己的 Reality 與 baseline，再決定要不要往更深的個人模型、實驗與模擬走
開始建立你的資料基礎
把 Day 1、Apple Health、每日狀態與個人 Reality 放進同一條時間線，開始形成你的 baseline
讓 Bio2Twin 開始持續認識你
把你的 Reality、趨勢、血糖、食物與長期變化放進 Personal Model，不再只看單次數字
讓資料逐漸形成你的生物分身
讓長期模型建立 Prediction，等真實 Outcome 回來後保留誤差、Evidence 與 Correction History
從認識自己，走到驗證自己
先留下 baseline 與預測，再做單一介入；把 Outcome、重複結果與修正歷史留在同一條紀錄
讓你的 Biology Twin 先走過多個可能世界
在真正介入前，先比較不同飲食、睡眠、活動與干預路徑，再用真實 Outcome 回收修正
實際 GPU、供應商與執行規模會依工作量、可用容量與成本動態配置；不代表固定硬體或供應商承諾
你只有一個真實人生Bio2Twin 可以先讓你的生物分身走過不同的可能世界，再把真正發生的 Reality 帶回來驗證與修正模型
深度模擬不是醫療診斷，也不是保證未來結果模擬會標示不確定性，並以真實 Outcome 持續校正
完整逐項比較請在較大螢幕查看；手機先保留最重要的方案差異
| 免費版 | 個人版 | 生物分身版推薦 | 個人實驗版 | |
|---|---|---|---|---|
| 01 資料與觀察 | ||||
| Apple 健康 | 匯入 Apple Health 資料 | 匯入並查看個人資料變化 | 納入長期個人模型 | 納入個人實驗前後比較 |
| 個人 Reality 資料 | 上傳 Labs、檢驗與其他個人 Reality 資料 | 整理個人 Reality 與歷史資料 | 與個人基準一起長期比較 | 作為實驗前後的證據來源 |
| 每日狀態 | 記錄每天的身體狀態 | 與 Apple Health 一起累積 | 納入個人生物模型 | 對照介入前後差異 |
| 血糖與其他個人資料 | 可累積血糖與相關 Reality 資料 | 整理個人資料與歷史 | 納入個人生物模型 | 作為實驗前後的資料來源 |
| 食物照片 × 血糖反應 | 可先累積食物與相關資料 | 整合個人食物與 glucose Reality | 研究 3 日餐食反應與餐前提醒 | 作為個人實驗前後的代謝反應證據 |
| 長期資料累積 | 開始留下今天的資料 | 持續累積個人資料 | 形成可比較的長期資料 | 用於比較不同實驗時期 |
| 02 個人生物模型 | ||||
| 個人基準 | 開始建立基本基準 | 持續更新你的個人基準 | 建立更完整的長期基準 | 建立實驗前的個人基準 |
| 個人趨勢 | — | 查看個人變化趨勢 | 比較長期趨勢與異常變化 | 比較介入前後趨勢 |
| 個人生物歷史 | — | 累積長期個人生物資料 | 建立可持續比較的個人生物歷史 | 用於比較不同實驗時期 |
| MiiMochi | 基礎健康對話 | 讀取更多個人資料脈絡 | 結合長期個人模型理解你 | 協助理解個人實驗與結果 |
| 個人生物模型 | — | 開始建立你的個人模型 | 持續形成你的生物分身 | 作為個人實驗的核心模型 |
| 03 預測與真實驗證 | ||||
| 預測 | — | — | 在真實結果發生前留下預測 | 在實驗前先記錄預測 |
| 真實結果 | — | — | 對照預測與後來真實發生的結果 | 對照實驗介入後的真實結果 |
| 預測 × 真實結果 | — | — | 把預測與結果放在同一條時間線 | 對照實驗前後的預測與結果 |
| 預測誤差 | — | — | 保留預測與真實結果的差距 | 用於比較重複實驗的差距 |
| 模型修正 | — | — | 根據預測誤差修正模型 | 根據重複實驗結果修正模型 |
| 證據驗證 | — | — | 整理與驗證研究證據 | 驗證個人實驗與推理所依據的證據 |
| 04 個人實驗 | ||||
| 個人實驗 | — | — | — | 一次改變一件事，進行個人驗證 |
| 實驗基準 | — | — | — | 先認識沒有實驗時的平常狀態 |
| 介入紀錄 | — | — | — | 記錄真正做過哪些改變 |
| 實驗紀錄 | — | — | — | 記錄介入、時間、條件與結果 |
| 結果紀錄 | — | — | — | 保存實驗後的真實結果 |
| 重複驗證 | — | — | — | 一次結果不是答案，尋找可重複訊號 |
| 修正歷史 | — | — | — | 留下模型曾如何被真實結果修正 |
| 05 6 大 AI 推理與世界研究 | ||||
| OpenAI 科學推理 | 開始留下資料，不承諾完整科學推理 | 用個人資料脈絡，整理部分科學研究內容 | 運用大型 AI 推理，結合長期個人模型整理可驗證假說 | 結合個人實驗，整理可驗證的研究假說 |
| AlphaFold 蛋白質研究 | — | — | 提供蛋白質結構、生物機制與相關研究脈絡 | 把生物機制研究脈絡對照個人實驗問題 |
| Biomni 生醫研究 AI 代理 | — | — | 探索生醫研究、資料庫與科學證據，整理可驗證研究方向 | 為個人實驗整理生醫研究與相關證據 |
| 現代科學 AI 推理代理 | — | 開始接觸睡眠、營養等現代科學研究脈絡 | 結合長期個人資料，整理睡眠、營養與生理研究假說 | 結合個人實驗，整理睡眠、營養與生理研究方向 |
| 漢方與歷史醫學 AI 推理代理 | — | — | 作為歷史醫學研究與假說來源，進行跨時代證據比較 | 與現代研究及個人實驗結果做跨時代證據比較 |
| Evidence 證據驗證 | — | — | 整理研究證據與來源，對照 Prediction × Reality，留下修正依據 | 把介入前預測、真實結果、Evidence 與 Correction 留在同一條紀錄 |
| 06 長期學習 | ||||
| 個人生物歷史 | 開始留下今天的資料 | 開始累積你的歷史 | 逐漸形成你的 Biology Twin | 用於比較不同實驗時期 |
| 預測紀錄 | — | — | 保留模型當時做過的預測 | 保留實驗前的預測 |
| 結果紀錄 | — | — | 保留後來真實發生的結果 | 保留實驗後的真實結果 |
| 證據紀錄 | — | — | 保存重要判斷依據 | 保存實驗與推理依據 |
| 修正歷史 | — | — | 留下模型如何被真實世界修正 | 留下重複實驗後的模型修正 |
| 個人因果模型 | — | — | 研究方向：哪些改變可能與你有關 | 研究方向：哪些方法真的適合你 |
部分進階能力仍在研究與逐步開放中，實際可用功能以目前產品介面為準6 大 AI 推理與世界研究是研究架構，不是機構官方合作，也不是 official partnership；不是醫療診斷、處方或治療建議
01 OpenAI 科學推理：整理個人資料、科學研究與可驗證假說不是 OpenAI 官方醫療服務，也不是診斷
02 AlphaFold 蛋白質研究：提供蛋白質結構、生物機制與研究脈絡不是直接分析使用者蛋白質，也不是基因或疾病診斷
03 Biomni 生醫研究 AI 代理：探索生醫研究、資料庫與科學證據，整理可驗證研究方向
04 現代科學 AI 推理代理：涵蓋現代睡眠科學 AI 推理代理、營養科學 AI 推理代理，以及代謝、恢復與生理研究
05 漢方與歷史醫學 AI 推理代理：涵蓋張仲景 AI 推理代理、李時珍 AI 推理代理典籍作為假說來源與跨時代證據比較，不是療效證明，也不是 AI 中醫師、診斷、處方或治療：《傷寒論》《金匱要略》《神農本草經》《本草綱目》《黃帝內經》
06 Evidence 證據驗證：研究證據整理、來源追溯、Prediction × Reality、Evidence Ledger、Correction History，以及模型修正依據
Early Access 是可用性說明，不是方案名稱核心月費方案價格已發布；深度模擬版依 GPU 運算需求配置部分能力仍在研究與逐步開放中，付款尚未開放
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