比较CRF、GRAM-CNN、Layered-BiLSTM-CRF、MTM-CW和BioBERT模型在数据集JNLPBA、BC2GM、NCBI disease、BC5CDR、BC4CHEMD、LINNAEUS这6个数据集上的性能。

这是一个非常具体的问题，需要进行详细的实验和比较才能得出准确的结论。这些模型都是用于命名实体识别的，每个模型都有其特定的优点和缺点。以下是这些模型的一些优缺点和应用场景：

- CRF：CRF模型是一个经典的序列标注模型，可以有效地捕捉上下文信息。它通常用于命名实体识别和分块，但其表现可能会受到特征选择的影响。

- GRAM-CNN：GRAM-CNN模型是一种基于卷积神经网络的序列标注模型，它可以同时捕捉词性和词汇信息，并在很多任务上取得了优异的性能。它的训练速度也比较快，但需要使用大量的训练数据。

- Layered-BiLSTM-CRF：Layered-BiLSTM-CRF模型是一种基于双向长短期记忆网络的序列标注模型，它可以有效地捕捉上下文信息和序列性质。它在一些任务上取得了很好的性能，但也需要大量的训练数据。

- MTM-CW：MTM-CW模型是一种基于多任务学习的序列标注模型，它可以同时处理多个相关的标注任务。它在一些任务上取得了比较好的性能，但需要对多个任务进行设计和处理。

- BioBERT：BioBERT模型是一种基于预训练的深度学习模型，它是在生物医学领域中进行预训练的。它在一些任务上取得了很好的性能，并且可以通过微调适应不同的任务。

对于不同的数据集和任务，不同的模型可能会表现出不同的性能优势和劣势。因此，需要在具体任务上进行评估和比较，以选择最适合的模型。