Ученые в восторге!!
Прошло меньше недели с запуска Claude Science от Anthropic, а open-source сообщество уже представило свой ответ.
Команда AI-исследователей, инкубируемая Y Combinator, представила открытый аналог «Claude Science» — OpenScience.
Это также полноценный AI-рабочий стол для научных исследований, охватывающий весь процесс: от поиска литературы и генерации гипотез до проведения экспериментов и написания статей, но он не привязан к одному поставщику моделей.
DeepSeek, GLM, Claude, GPT... Неважно, китайские или зарубежные, вы можете использовать любую модель.
Более того, проект использует максимально дружелюбную для разработчиков лицензию Apache 2.0 и устанавливается одной командой.
Новость мгновенно взлетела в тренды X. Люди прямо заявляют:
Вот как должен выглядеть научный AI. (A-компания: можно было и по имени назвать)
Claude Science мощный, но недоступный...
Примерно 5 дней назад Anthropic на закрытом мероприятии MIT Technology Review официально представили Claude Science.
Это AI-платформа, разработанная специально для ученых, предоставляющая наиболее часто используемые исследователями инструменты и пакеты программ.
Например, раньше исследователю, чтобы выполнить работу, приходилось искать литературу в PubMed, писать код в Jupyter, запускать статистику в R, подключаться к кластеру по SSH для отправки задач, а затем использовать различные инструменты для построения графиков и написания статьи.
Переключение между десятками окон и «переходы» между инструментами сами по себе отнимали массу сил.
Claude Science стремится объединить всё это в одном рабочем пространстве.
Если конкретнее, платформа интегрирует несколько ключевых вещей:
На уровне баз данных и инструментов: встроено более 60 коннекторов к научным базам данных и предварительно настроенных пакетов навыков, охватывающих геномику, анализ одиночных клеток, протеомику, структурную биологию, химическую информатику и другие распространенные научные области.
Вы задаете вопрос на естественном языке, а специализированный агент автоматически выполняет кросс-базовый запрос — не нужно перебирать базы данных UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL, GEO по одной.
Платформа также интегрирована с BioNeMo Agent Toolkit от Nvidia, позволяя напрямую подключаться к моделям для наук о жизни, таким как Evo 2, Boltz-2, OpenFold3.
На уровне исполнения: внедрена архитектура с несколькими агентами.
Главный агент отвечает за общее планирование, дочерние агенты параллельно обрабатывают различные задачи, а также есть Reviewer Agent, специально предназначенный для проверки фактов, например, проверки цитирований, верификации результатов вычислений, пометки потенциальных ошибок.
Результаты генерации — это не просто текстовый вывод: 3D-структуры белков, треки в геномном браузере, химические структурные формулы — всё это может быть отображено нативно.
Кроме того, для каждого графика сохраняются код генерации, среда выполнения, пояснение на естественном языке и полная история диалога.
В некоторых сценариях ученые могут даже изменить график одной фразой, и система автоматически перепишет лежащий в основе код.
На уровне вычислительных мощностей: Claude Science может напрямую взаимодействовать с уже существующей инфраструктурой вашей лаборатории.
Подойдут ноутбуки, Linux-серверы, узлы входа в HPC-кластеры. Через SSH-подключение или аккаунт Modal можно задействовать облачные GPU по требованию — от одной карты до сотен.
Большие наборы данных нужно загрузить только один раз, конфиденциальные данные не покидают вашу систему, и только контекст, необходимый для каждого шага анализа, отправляется Claude.
Ранние пользователи в закрытом тестировании уже получили практические результаты.
Нейробиолог из Allen Institute Джером Лекок использовал платформу для создания многоагентного «шаблона для вычислительного рецензирования», содержащего около 20 пользовательских навыков, позволяющего дочерним агентам читать тысячи статей, извлекать ключевые идеи и количественные данные, а затем генерировать обзор по главам.
Проще говоря, если раньше написание обзора занимало два года, то теперь у него в работе около 10 таких работ —
многие из них объемом более 100 страниц, и все цитаты проверены Reviewer Agent.
А Стивен Фрэнсис из Центра опухолей мозга UCSF использовал платформу для молекулярно-эпидемиологического исследования глиомы, проводя анализ герминальных вариантов.
Он говорит, что Claude Science сократил необходимое время до одной десятой, и его команда независимо проверила результаты, подтвердив, что анализ был быстрым и надежным.
Если совместить это с оценкой исследовательских способностей AI, данной в марте этого года физиком из Гарварда Мэттью Шварцем, текущий уровень Claude примерно соответствует студенту второго года магистратуры.
В гостевой статье «Vibe Physics: The AI Grad Student» в официальном блоге Anthropic он описал полный процесс написания теоретической физической статьи с помощью Claude Opus 4.5.
Тогда он пришел к выводу:
Текущие исследовательские способности AI примерно соответствуют студенту второго года магистратуры: может работать, не жалуется на усталость, но каждый шаг требует контроля со стороны научного руководителя.
Позже Anthropic включили эту оценку в техническую документацию Claude Science как точку калибровки для позиционирования продукта.
Однако у Claude Science на данный момент есть несколько серьезных ограничений:
Поддерживает только macOS и Linux
Доступно только для платных пользователей Pro/Max/Team/Enterprise
На платформе можно использовать только собственные модели Claude
Наложение этих ограничений, особенно для китайских исследовательских групп, делает Claude Science чем-то «желанным, но недостижимым».
Хорошие новости: появился open-source аналог
Именно на эти ограничения и нацелился open-source проект OpenScience.
Стоящая за ним команда называется Synthetic Sciences, основана в Сан-Франциско в 2025 году и только что закончила зимний набор YC 2026.
Амбиции основателей немалые: создать платформу, которая позволит ученым напрямую делегировать сложные исследовательские задачи «AI-сотрудникам-ученым» (AI co-scientists), чтобы AI самостоятельно проходил всю цепочку — от обзора литературы и генерации гипотез до проведения экспериментов и написания статей.
У них есть внутреннее ключевое убеждение:
Фундаментальные научные модели должны обладать настоящим «исследовательским вкусом» (research taste), и этот вкус нельзя получить простым увеличением параметров. Необходимо двигаться по двум направлениям одновременно: продукт и модель. Собирать качественные данные о научном процессе с помощью продукта, а затем обучать на этих данных модели с хорошим вкусом.
OpenScience — это первый продукт, реализующий этот подход.
Хотя миссия OpenScience и Claude Science одинакова, между ними есть фундаментальное различие:
Модельно-независимый подход (model-agnostic).
Как сами говорят в Synthetic Sciences:
Научный AI должен быть открытым. Ни одна компания не должна монополизировать инструменты, которые человечество использует для исследования и открытий, и тем более решать, кто имеет право ими пользоваться.
Поэтому на этой платформе Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, GLM... Если у вас есть API Key, вы можете подключиться напрямую.
Можно даже запускать локальные модели, развернутые через Ollama, без отправки за пределы вашей машины ни одного байта данных.
Ваши ключи остаются локально, запросы идут напрямую к поставщику модели, минуя любые промежуточные серверы.
Более того, OpenScience позволяет переключать модели в рамках одного запроса.
В одном рабочем пространстве вы можете на одном шаге использовать Claude, на следующем — переключиться на DeepSeek, не меняя никаких настроек.
На функциональном уровне OpenScience даже более радикален, чем Claude Science —
Встроено более 250 исследовательских пакетов навыков, что в 4 раза больше, чем у Claude Science. Они охватывают ML, вычислительную биологию, химическую информатику и другие направления, и все они доступны для чтения, редактирования и расширения.
Установка также проста, одна команда в терминале:
Запускается и сразу используется, рабочий стол автоматически открывается в браузере. При первом запуске выберите источник модели, введите API Key — и можно начинать работать.
Можно установить и глобально:
Если лень настраивать ключи, команда также предоставляет хостинговую платформу Atlas —
Пополните кошелек, чтобы напрямую использовать передовые модели различных поставщиков, без настройки отдельных ключей, а также получите постоянные исследовательские графы и облачные вычислительные мощности.
Но Atlas не является обязательным. Вы можете использовать OpenScience со своими ключами совершенно бесплатно, без каких-либо ограничений.
И еще кое-что
Интересно, что в самом низу страницы OpenScience на GitHub вы найдете специально добавленное заявление:
OpenScience — это независимый проект. Он не аффилирован с Anthropic, не одобрен и не спонсируется Anthropic. «Claude» является товарным знаком Anthropic, PBC, используемым здесь только для описания совместимости.
Перевод: мы независимый проект, не имеем никакого отношения к Anthropic. Упоминание «Claude» — чисто для описания совместимости, не придавайте значения.
Видимо, впечатление, оставленное «лобстером» во всем open-source сообществе, было слишком глубоким.
OpenClaw несколько раз менял название в прошлом, а OpenScience сразу приварил заявление об отсутствии отношений к первой версии README.
Ничего личного — сначала выжить, потом говорить об аналогах (doge).
Адрес репозитория:
https://x.com/i/trending/2073904804829741364?s=20
Ссылки:
[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
Статья из WeChat официального аккаунта «量子位», автор: И Шуй (一水)
