学术人狂喜!!
Anthropic的Claude Science上线还不到一周,开源社区就亮出了自己的答卷。
一家由YC孵化的AI科研团队,交出了「Claude Science开源平替版」OpenScience。
同样是覆盖文献检索、假设生成、代码实验到论文撰写的全流程AI科研工作台,但它不绑定任何一家模型厂商。
DeepSeek、GLM、Claude、GPT......甭管国内还是国外,你想用哪个就用哪个。
而且项目采用对开发者最为友好的Apache 2.0协议,仅需一行命令即可安装。
消息一出,项目直接冲上X热搜。人们纷纷直言:
这才是scientific AI该有的样子。(A社:报我名得了)
Claude Science虽强,但用不了啊...
大约5天前,Anthropic在MIT Technology Review的一场闭门活动上,正式发布了Claude Science。
这是一个专门面向科学家的AI工作平台,提供研究人员最常用的各种工具和软件包。
举个例子,以前一个科研人员要完成一项研究,得在PubMed上查文献,用Jupyter写代码,拿R跑统计,SSH连集群提交任务,再用各种工具画图、写论文。
十几个窗口来回切,光是工具间的「转换」就足够消耗大量精力。
而Claude Science想干的,就是把这些全塞进同一个工作台。
具体来看,它做了几件比较关键的集成:
数据库和工具链层面,内置了60多个科学数据库连接器和预配置技能包,覆盖基因组学、单细胞分析、蛋白质组学、结构生物学、化学信息学等常见科研领域。
你用自然语言提问,专业Agent会自动跨库查询,UniProt、PDB、Ensembl、ChEMBL、GEO这些数据库不用挨个翻。
它还接入了英伟达的BioNeMo Agent Toolkit,可以直连Evo 2、Boltz-2、OpenFold3等生命科学模型。
执行层面,它引入了多智能体架构。
主Agent负责整体规划,子Agent并行处理不同任务,还有一个Reviewer Agent,专门负责做事实核查,比如检查引用、验证计算结果、标注潜在错误。
生成的结果也不只是文本输出,3D蛋白质结构、基因组浏览器轨道、化学结构式这些内容,它都能原生渲染。
而且每张图表都会同时保留生成代码、运行环境、自然语言说明和完整对话历史。
在某些场景里,科学家甚至可以直接用一句话改图,系统自动回写底层代码。
算力层面,Claude Science可以直接对接你实验室已有的基础设施。
笔记本、Linux服务器、HPC集群登录节点都行,通过SSH连接或者Modal账户按需调用云端GPU,从单卡扩展到数百卡。
大规模数据集只需加载一次,敏感数据不用离开你自己的系统,只有每一步分析需要的上下文才会发送给Claude。
早期的内测用户已经跑出了一些实际案例。
艾伦研究所的神经科学家Jérôme Lecoq用它搭了一个多智能体「计算评审模板」,包含约20个自定义技能,让子Agent读数千篇论文、提取核心观点和定量数据,再逐章生成综述。
就这么说吧,以前写一篇综述要两年,现在他手上已经有大约10篇——
许多超过100页,且引用全部经过Reviewer Agent核验。
而UCSF脑肿瘤中心的Stephen Francis用它做胶质瘤的分子流行病学研究,跑germline变异分析。
他说Claude Science把原本需要的时间压缩到了十分之一,而且他的团队独立验证了结果,确认分析既快又靠谱。
结合今年3月哈佛物理学家马修·施瓦茨对AI科研能力的评价,目前Claude的水平大约相当于一位研二学生。
他在Anthropic官方博客发表了一篇客座文章「Vibe Physics: The AI Grad Student」,里面记录了他用Claude Opus 4.5完成一篇理论物理论文的全过程。
当时他给出的结论是:
当前AI的科研能力大约相当于一名研二学生,能干活、不喊累,但每一步都需要导师盯着。
这个判断后来也被Anthropic写进了Claude Science的技术文档,作为产品定位的一个校准点。
不过,Claude Science目前有几个硬限制:
只支持macOS和Linux
仅面向Pro/Max/Team/Enterprise付费用户
在平台上只能用Claude自家模型
这几道门槛叠在一起,尤其对国内科研团队来说,Claude Science就成了「可望不可即」的东西。
好消息:开源平替来了
瞄准以上限制,开源项目OpenScience应运而生。
其背后团队名为Synthetic Sciences,2025年在旧金山成立,今年刚从YC 2026冬季批次毕业。
创始团队的野心不小,要造一个平台,让科学家把复杂的研究任务直接委托给「AI联合科学家」(AI co-scientists),从文献综述到假设生成到实验执行到论文撰写,整条链路都让AI自主跑通。
他们内部有一个核心判断:
科学基础模型需要具备真正的「研究品味」(research taste),而这种品味靠单纯堆参数堆不出来,必须产品和模型两条腿走路,用产品收集高质量的科研过程数据,再用这些数据训练出有品味的模型。
OpenScience,就是这条路线落地的第一个产品。
虽然OpenScience的使命和Claude Science一样,但它们有一个根本性区别:
模型不可知(model-agnostic)。
用Synthetic Sciences自己的话说:
科学AI应该是开放的,不该由一家公司垄断人类用来探索发现的工具,更不该由它来决定谁有资格使用。
所以在这个平台,Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek、GLM......只要你手里有API Key,都能直接接。
甚至可以跑本地模型,用Ollama部署,数据一个字节都不用出你的机器。
你的Key留在本地,请求直连模型提供商,不经过任何中间服务器。
而且,OpenScience支持按请求切模型。
同一个工作台里,你可以这一步用Claude,下一步换DeepSeek,不需要改任何配置。
功能层面,OpenScience甚至比Claude Science更激进——
内置250多个研究技能包,是Claude Science的4倍多,覆盖ML、计算生物学、化学信息学等方向,而且全部可读、可编辑、可扩展。
安装也很简单,终端一行命令:
即开即用,浏览器自动弹出工作台。首次运行选个模型来源,填上API Key,就能开始干活。
想全局安装也行:
嫌配Key麻烦的话,团队还提供了一个托管平台Atlas——
充值钱包直接调用多家前沿模型,不用挨个配Key,还有持久化的研究图谱和云端算力。
但这个Atlas不是必须的,你用自己的Key跑OpenScience,一样可以完全免费用起来,没有门槛。
One More Thing
有意思的是,翻到OpenScience的GitHub页面最底部,你会看到一段特意加上的声明:
OpenScience is an independent project. It is not affiliated with, endorsed by, or sponsored by Anthropic. “Claude” is a trademark of Anthropic, PBC, used here only to describe compatibility.
翻译翻译,我们是独立项目,跟Anthropic没有任何关系。提到「Claude」纯粹是说兼容性,别多想。
看来当初的「龙虾」给整个开源社区留下的印象,还是太深刻了。
OpenClaw几度更名在前,OpenScience这次直接把撇清关系的声明焊死在README第一版里。
无他,先活下来,再谈平替(doge)。
开源地址:
https://x.com/i/trending/2073904804829741364?s=20
参考链接:
[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
本文来自微信公众号“量子位”,作者:一水
