¡¡Los académicos están extasiados!!
Menos de una semana después del lanzamiento de Claude Science de Anthropic, la comunidad open source ya ha presentado su propia respuesta.
Un equipo de investigación científica en IA incubado por YC ha entregado la "alternativa open source de Claude Science", OpenScience.
Al igual que Claude Science, es una plataforma de trabajo integral de investigación científica con IA que cubre todo el proceso: desde la búsqueda bibliográfica y la generación de hipótesis, hasta la experimentación con código y la redacción de artículos, pero no está vinculada a ningún proveedor de modelos.
DeepSeek, GLM, Claude, GPT... sin importar si son nacionales o internacionales, puedes usar el que quieras.
Además, el proyecto utiliza la licencia Apache 2.0, la más favorable para los desarrolladores, y se puede instalar con una sola línea de comando.
La noticia rápidamente se volvió tendencia en X. La gente comentaba abiertamente:
Así es como debería ser la IA científica. (Anthropic: Di mi nombre directamente).
Claude Science es potente, pero... ¿no se puede usar?
Hace unos 5 días, Anthropic presentó oficialmente Claude Science en un evento privado del MIT Technology Review.
Se trata de una plataforma de trabajo de IA diseñada específicamente para científicos, que proporciona las herramientas y paquetes de software más utilizados por los investigadores.
Por ejemplo, antes, para completar un proyecto de investigación, un científico tenía que buscar literatura en PubMed, escribir código en Jupyter, ejecutar estadísticas en R, conectarse vía SSH a un clúster para enviar tareas, y usar diversas herramientas para crear gráficos y redactar el artículo.
Cambiar entre una docena de ventanas consumía una enorme cantidad de energía solo en las "transiciones" entre herramientas.
Lo que Claude Science pretende hacer es integrar todo esto en una misma plataforma de trabajo.
En concreto, ha realizado varias integraciones clave:
A nivel de bases de datos y cadena de herramientas, incorpora más de 60 conectores de bases de datos científicas y paquetes de habilidades preconfigurados, cubriendo áreas de investigación comunes como genómica, análisis de células individuales, proteómica, biología estructural, quimioinformática, etc.
Realizas una pregunta en lenguaje natural, y un agente especializado consulta automáticamente entre bases de datos. No necesitas revisar una por una bases como UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL o GEO.
También integra el BioNeMo Agent Toolkit de NVIDIA, permitiendo la conexión directa con modelos de ciencias de la vida como Evo 2, Boltz-2, OpenFold3.
A nivel de ejecución, introduce una arquitectura multiagente.
Un agente principal se encarga de la planificación general, agentes secundarios procesan tareas en paralelo, y hay un Reviewer Agent especializado en verificar hechos, como comprobar citas, validar resultados de cálculos o señalar posibles errores.
Los resultados generados no son solo texto. Puede renderizar de forma nativa contenidos como estructuras 3D de proteínas, pistas de navegador del genoma o fórmulas estructurales químicas.
Además, cada gráfico conserva simultáneamente el código generado, el entorno de ejecución, la descripción en lenguaje natural y el historial completo de la conversación.
En algunos escenarios, los científicos incluso pueden modificar un gráfico con una sola frase, y el sistema reescribe automáticamente el código subyacente.
A nivel de potencia de cálculo, Claude Science puede conectarse directamente a la infraestructura existente de tu laboratorio.
Funciona con portátiles, servidores Linux o nodos de inicio de sesión de clústeres HPC, ya sea mediante conexión SSH o mediante una cuenta Modal para acceder a GPUs en la nube bajo demanda, escalando desde una sola GPU hasta cientos.
Los conjuntos de datos a gran escala solo se cargan una vez, los datos sensibles no abandonan tu propio sistema, y solo el contexto necesario para cada paso del análisis se envía a Claude.
Los usuarios de las primeras pruebas internas ya han ejecutado algunos casos prácticos.
Jérôme Lecoq, neurocientífico del Allen Institute, utilizó la plataforma para crear una "plantilla de revisión computacional" multiagente, que incluye unas 20 habilidades personalizadas, permitiendo que agentes secundarios lean miles de artículos, extraigan ideas clave y datos cuantitativos, y luego generen capítulos de una revisión sistemática.
Por ponerlo en perspectiva, lo que antes llevaba dos años para escribir una revisión, ahora él tiene aproximadamente 10 en proceso.
Muchas superan las 100 páginas, y todas las citas han sido verificadas por el Reviewer Agent.
Stephen Francis, del Centro de Tumores Cerebrales de la UCSF, lo usó para un estudio de epidemiología molecular de gliomas, ejecutando análisis de variantes de la línea germinal.
Comentó que Claude Science redujo el tiempo requerido a una décima parte, y que su equipo verificó los resultados de forma independiente, confirmando que el análisis fue rápido y fiable.
En relación con la evaluación de las capacidades de investigación de la IA realizada en marzo de este año por el físico de Harvard Matthew Schwartz, el nivel actual de Claude es aproximadamente equivalente al de un estudiante de segundo año de posgrado (Master).
Él publicó un artículo invitado en el blog oficial de Anthropic titulado "Vibe Physics: The AI Grad Student", donde documentaba todo el proceso de completar un artículo de física teórica utilizando Claude Opus 4.5.
En ese momento, su conclusión fue:
La capacidad de investigación de la IA actual es aproximadamente equivalente a la de un estudiante de segundo año de posgrado: puede trabajar, no se cansa, pero cada paso necesita la supervisión de un tutor.
Este juicio fue posteriormente incorporado por Anthropic en la documentación técnica de Claude Science, como un punto de referencia para el posicionamiento del producto.
Sin embargo, Claude Science actualmente tiene varias limitaciones importantes:
Solo compatible con macOS y Linux
Exclusivo para usuarios de pago Pro/Max/Team/Enterprise
En la plataforma solo se pueden usar los modelos propios de Claude
Estas barreras, especialmente para los equipos de investigación en países donde el acceso es limitado, convierten a Claude Science en algo "visible pero inalcanzable".
Buenas noticias: ha llegado la alternativa open source
Apuntando a estas limitaciones, nació el proyecto open source OpenScience.
Detrás está el equipo Synthetic Sciences, fundado en San Francisco en 2025 y recién graduado del lote de invierno de YC 2026.
La ambición del equipo fundador es considerable: construir una plataforma que permita a los científicos delegar tareas de investigación complejas directamente a "co-científicos de IA" (AI co-scientists), haciendo que la IA ejecute autónomamente toda la cadena, desde la revisión bibliográfica y la generación de hipótesis hasta la ejecución de experimentos y la redacción de artículos.
Internamente tienen una convicción central:
Los modelos base científicos necesitan poseer un verdadero "gusto por la investigación" (research taste), y este gusto no se logra simplemente acumulando parámetros. Es necesario avanzar con dos piernas: producto y modelo. Utilizar el producto para recopilar datos de alta calidad del proceso de investigación y luego usar esos datos para entrenar modelos con buen gusto.
OpenScience es el primer producto que materializa este enfoque.
Aunque la misión de OpenScience es la misma que la de Claude Science, hay una diferencia fundamental:
Es "agnóstico al modelo" (model-agnostic).
En palabras del propio Synthetic Sciences:
La IA científica debe ser abierta. No debería estar monopolizada por una sola empresa la herramienta que la humanidad usa para explorar y descubrir, y mucho menos decidir quién tiene derecho a utilizarla.
Por lo tanto, en esta plataforma, Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, GLM... siempre que tengas una clave API, puedes conectarlas directamente.
Incluso puedes ejecutar modelos locales, desplegados con Ollama, sin que un solo byte de datos salga de tu máquina.
Tu clave permanece en local, las peticiones se conectan directamente al proveedor del modelo, sin pasar por ningún servidor intermedio.
Además, OpenScience permite cambiar de modelo por petición.
En la misma plataforma de trabajo, puedes usar Claude en un paso y cambiar a DeepSeek en el siguiente, sin necesidad de modificar ninguna configuración.
A nivel de funcionalidad, OpenScience es incluso más radical que Claude Science.
Incorpora más de 250 paquetes de habilidades de investigación, más de 4 veces los de Claude Science, cubriendo áreas como ML, biología computacional, quimioinformática, etc., y todos son legibles, editables y ampliables.
La instalación también es simple, una línea de comando en la terminal:
Listo para usar de inmediato, la plataforma de trabajo se abre automáticamente en el navegador. En la primera ejecución, seleccionas una fuente de modelo, introduces la clave API y puedes empezar a trabajar.
También puedes optar por una instalación global:
Si prefieres no configurar claves, el equipo también proporciona una plataforma gestionada llamada Atlas.
Recargando un monedero, puedes acceder directamente a varios modelos de vanguardia, sin necesidad de configurar claves una por una, y además dispone de un gráfico de investigación persistente y potencia de cálculo en la nube.
Pero este Atlas no es obligatorio. Puedes usar OpenScience con tus propias claves y disfrutar de todas sus funciones de forma completamente gratuita, sin barreras.
One More Thing
Curiosamente, si te desplazas hasta el final de la página de GitHub de OpenScience, encontrarás una declaración añadida específicamente:
OpenScience es un proyecto independiente. No está afiliado, respaldado ni patrocinado por Anthropic. "Claude" es una marca comercial de Anthropic, PBC, utilizada aquí solo para describir compatibilidad.
Traduciendo: somos un proyecto independiente, no tenemos ninguna relación con Anthropic. Mencionar "Claude" es puramente para hablar de compatibilidad, no malinterpretes.
Parece que la impresión que dejó en toda la comunidad open source el incidente de la "langosta" (¿OpenClaw?) fue demasiado profunda.
Con OpenClaw cambiando de nombre varias veces en el pasado, OpenScience esta vez ha decidido fijar permanentemente la declaración de deslinde en la primera versión del README.
No es por otra cosa: primero sobrevivir, luego hablar de alternativas (doge).
Enlace al proyecto open source:
https://x.com/i/trending/2073904804829741364?s=20
Enlaces de referencia:
[1]https://x.com/SynScience/status/2073829478393086311?s=20
[2]https://x.com/i/trending/2073904804829741364?s=20
[3]https://www.openscience.sh/
[4]https://www.anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench
Este artículo proviene del WeChat Official Account "量子位", autor: 一水 (Yishui)
