Anthropic发布Claude Science,AI科研能力比肩研二学生
当地时间6月30日,Anthropic正式推出了面向科学研究领域的AI工作站——Claude Science。虽然名称中并未包含“新模型”字样,但其战略意义丝毫不亚于任何一款新模型的发布。哈佛大学物理学家马修·施瓦茨借助Claude Code开展了一项实验:他让Claude Science执行了若干
当地时间6月30日,Anthropic正式推出了面向科学研究领域的AI工作站——Claude Science。虽然名称中并未包含“新模型”字样,但其战略意义丝毫不亚于任何一款新模型的发布。
哈佛大学物理学家马修·施瓦茨借助Claude Code开展了一项实验:他让Claude Science执行了若干科学研究项目,结果发现其科研能力大致相当于一名研二学生的水平。这一结论本身并不令人意外,但它揭示了一个正在发生的行业趋势——AI在科学领域中的角色,正从“回答问题”向“动手执行工具”转变。Anthropic此次推出的Claude Science,正是在这一方向上迈出了重要一步。
Anthropic在技术博客中明确表示:Claude Science既不是全新的人工智能模型,也不是生物学意义上更强大的AI系统,它依然基于Claude Opus 4.5运行,与普通用户使用的版本完全一致。真正的突破并不在于模型本身,而在于模型被使用的方式。

(来源:Anthropic)
Claude Science是一个专为科研场景量身打造的工作平台,它将科学家在研究过程中所需的各种资源——包括数据库、编码工具、计算资源以及科研工作流——整合到统一的界面中。过去,科研人员在进行文献调研、数据分析、图表生成和论文撰写时,往往需要在十几个网页和软件之间反复切换;而借助Claude Science,这些任务都可以在一个平台上高效完成。
在运行机制上,Claude Science以一个主AI助手作为项目管理者,连接了超过六十个科学领域的数据库,并内置了基因组学、蛋白质结构分析、化学等不同学科的工具包。它能够拆解复杂任务,创建多个子助手来分担具体科研工作——就像课题负责人将任务分配给不同团队成员一样。用户还可以将自己训练过的自定义专家助手接入Claude Science,进一步扩展其能力。
Claude Science还内置了一个独立的事实核查AI,用于在论文正式发表前检查引用来源和计算结果。随着AI辅助写作的日益普及,一些虚构引用和无法验证的数据开始出现在科研论文中,因此这一核查功能显得尤为必要。需要指出的是,该核查器仍基于同一底层模型,并不具备独立的真实性判断标准,本质上只是对自身生成内容的一致性进行验证。
在可重复性方面,Claude Science也经过了精心设计。当它生成3D蛋白质结构或化学结构图时,会附带生成对应的代码、运行环境、一份用日常语言编写的创建说明以及完整的对话历史记录。研究人员可以使用自然语言直接修改图表,Claude Science会同步更新对应的代码。运行数据可以在实验室自己的基础设施上处理,无需传输到Anthropic的服务器。
部分早期用户已经投入实际使用。美国艾伦研究所的神经科学家杰罗姆·勒科克利用Claude Science构建了一个多智能体计算审查流程。加州大学旧金山分校脑肿瘤中心的一个研究团队则借助它加速了胶质瘤的种系分析,不仅速度大幅提升,分析结果也通过了独立验证。Anthropic在发布会上还提到了诺和诺德和艾伦研究所作为客户案例。
事实上,Claude Science的产品思路与Claude Code高度相似。Claude Code已成为软件开发领域中的一个通用层,全球程序员用它进行代码编写、调试和部署。Anthropic希望将这一模式复制到科学研究中,Claude Science正是这一思路的产物。Anthropic生命科学负责人埃里克·考德雷尔-艾布拉姆斯公开表示,Claude Science与Claude Code和Claude Cowork处于同等地位,都是公司产品布局的重要组成部分。
在科研工作中,越来越多的内容已经转变为数据处理。生物学家需要分析基因序列,化学家要计算分子结构,物理学家则要处理探测器信号——这些工作本质上都在与代码和数据打交道。然而,大多数科学家并非专业的软件工程师,在此背景下,AI助手的价值就变得举足轻重。
Anthropic发布Claude Science的时机也颇具深意。就在几个月前,OpenAI从另一个方向切入,发布了GPT-Rosalind——一个专门为生物推理进行微调的模型。不过,该模型仅向美国境内的合格企业客户开放,并需通过资质和安全审查。诺和诺德、安进、艾伦研究所等机构已获得早期访问权限。
谷歌DeepMind则走了一条完全不同的路,并且起步更早。它拥有AlphaFold和AlphaGenome等基础科学AI模型,其他公司只能将其作为工具调用。与此同时,谷歌的Gemini for Science平台将这些模型与三十多个生命科学数据库整合在一起。在学术领域,DeepMind同样遥遥领先——2024年诺贝尔化学奖颁给了DeepMind的Demis Hassabis以及当时仍在DeepMind的John Jumper,以表彰他们在AlphaFold上的突破性成果。不过,Anthropic近期也获得了一员大将:John Jumper在上月宣布离开DeepMind加入Anthropic。
目前来看,三家公司正以三种不同的策略争夺同一市场:Anthropic的标准更为宽松,订阅即可使用;OpenAI的标准更加严格,实施企业级准入制度;而谷歌则依靠自身独有的专有模型走自己的路。不过,这条路的技术壁垒似乎并非不可逾越。
目前,Claude Science已经面向Pro、Max、Team以及企业订阅用户开放测试版。Anthropic还宣布将利用这套工具自行开展药物研发,重点关注传统制药行业容易忽视的疾病领域——这些领域涉及传统制药和生物技术行业通常不会考虑的靶点,而这些靶点确实带来了真实的疾病负担。
此外,Anthropic还在积极扶持早期科研研究者:最多支持五十个使用Claude Science的科研项目,每个项目提供最高三万美元的奖金额度。申请主要面向博士后和研究生,要求项目必须跨越多个领域,能够探索科学边界,重点放在生物医学研究领域。申请截止日期为2026年7月15日,获奖名单将于7月31日公布,项目运行时间为9月1日至12月1日。
参考资料:
https://www.technologyreview.com/2026/06/30/1139987/claude-science-is-anthropics-newest-flagship-product/
https://claude.com/solutions/life-sciences
https://techcrunch.com/2026/06/30/anthropics-claude-science-bets-on-workflow-not-a-new-model-to-win-over-scientists/
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