Anthropic于周二正式推出Claude Science，这是一款面向科研人员的AI工作台，旨在将计算研究所需的数据库、分析流程与各类工具整合至统一环境中，省去科研人员在多个平台之间来回切换的繁琐操作。
Anthropic明确表示，Claude Science"并非新的AI模型，也不是专为生物学增强能力的模型。它运行的是当前所有用户均可使用的同款Claude模型（包括Claude Opus 4.8），没有特殊权限，也没有访问限制。"
Claude Science的前身是Anthropic于2025年10月推出的"Claude for Life Sciences"，当时主要是在Claude聊天机器人的基础上增强了其处理生命科学任务的能力。而Claude Science则是专门为此类工作打造的独立平台。
此次发布于周二的AI科学简报会上正式宣布，契合了Anthropic不只做模型提供商、而是深度渗透特定行业操作层的整体战略方向——就像Claude Code已成为软件开发领域的操作层一样。Anthropic正将越来越多的增长押注放在面向特定行业的工作流层面，而非单纯的模型能力竞争，这一策略也将影响其与竞争对手在产品定位和定价上的博弈方式。
在功能层面，Claude Science的核心是一个充当"项目经理"角色的主AI助手，负责统筹协调整体研究流程。该助手接入了超过60个科学数据库，并内置了基因组学、蛋白质结构、化学等专业领域的工具包。主助手可以创建子助手来分担具体工作，类似项目负责人向各专业成员分配任务，也可以将工作移交给用户自定义搭建的"专家"助手。此外，还有一个专门的事实核查AI，在内容提交发表前对引用文献和计算结果进行核验。
这一核查环节的重要性不言而喻。随着AI辅助写作的普及，虚假引用和无法核实的数据正越来越多地混入学术论文之中。不过需要指出的是，这一核查过程仍由同一底层模型完成，并非独立的外部信息来源。
在确保研究可复现性方面，Claude Science也有相应机制。例如，工作台可以在生成3D蛋白质结构图、化学结构式等图表的同时，一并输出对应的生成代码。据Anthropic介绍，每张图表都包含"生成该图表的精确代码与运行环境、创建过程的通俗描述，以及完整的消息记录"。该功能还允许科研人员直接用自然语言编辑图表，由智能体自动修改底层代码，从而节省大量时间。
在数据安全方面，Claude Science支持直接运行在用户所在机构的自有基础设施上，无需将数据上传至Anthropic的服务器，进一步保护科研数据的安全性。
目前已有早期用户将这一工具付诸实践。据Anthropic介绍，Gladstone Institutes机器学习与功能基因组学首席科学家Sean Whalen仅用数天便借助Claude Science从零构建了一套基因组浏览器；Allen Institute神经科学家Jérome Lecoq则利用该工具搭建了一套多智能体计算审查流程，替代了原本需要数年人工完成的工作。
Claude Science的发布，恰好比OpenAI从另一角度切入同一课题晚了两个月。今年4月，OpenAI发布了GPT-Rosalind，这是一款专为生物推理任务微调的专用模型。
两种路径的差异不仅在于是否需要专用模型，还体现在访问权限与落地速度上。Rosalind以研究预览版形式上线，仅向美国具有资质的企业客户开放，需经过资质审核与安全评估方可获得访问权限。安进、Allen Institute、Moderna、赛默飞世尔以及诺和诺德等机构获得了早期访问资格。
谷歌DeepMind则走出了另一条路。DeepMind直接掌握AlphaFold、AlphaGenome等基础科学模型，而其他竞争对手只能将这些模型作为外部工具调用。DeepMind推出的Gemini for Science平台整合了上述模型及30余个生命科学数据库，构成了一套完整的能力体系。
目前，Claude Science已向Pro、Max、Team及企业版订阅用户开放测试。Anthropic同时公布了诺和诺德与Allen Institute作为客户案例，表明已有多家药企开始与多家AI厂商展开合作。
此外，Anthropic还宣布将支持最多50个Claude Science研究项目，每个项目最高可获得3万美元的算力积分："我们正在寻找跨学科的博士后及研究生项目，探索科学前沿，初期将重点关注生物医学研究领域。申请截止日期为2026年7月15日，录取通知将于7月31日前发出，项目执行周期为2026年9月1日至12月1日。"
Q&A
Q1：Claude Science是新的AI模型吗？和普通Claude有什么区别？
A：Claude Science并不是新的AI模型，它运行的是当前所有用户均可使用的同款Claude模型（包括Claude Opus 4.8），没有特殊权限。它的核心差异在于产品形态：Claude Science是一个专为科研场景打造的工作台，整合了超过60个科学数据库、多个专业领域工具包以及多智能体协作机制，让科研人员在一个统一环境中完成数据检索、分析、核查和图表生成等工作，而不是对底层模型能力本身进行强化。
Q2：Claude Science如何保证科研内容的准确性和可复现性？
A：Claude Science通过两个机制来应对这一问题。一是内置专门的事实核查智能体，在内容提交发表前对引用文献和计算结果进行核验，降低虚假引用混入论文的风险。二是在生成图表时同步输出生成该图表的精确代码、运行环境、创建过程的通俗描述及完整消息记录，确保研究结果可被追溯和复现。不过需注意，事实核查仍由同一底层模型完成，并非独立的外部信息来源。
Q3：Claude Science和OpenAI的GPT-Rosalind、谷歌DeepMind的Gemini for Science相比有何不同？
A：三者的核心差异在于技术路径和开放程度。Claude Science基于通用模型，强调工作流整合，目前已向Pro、Max、Team和企业版用户开放测试；GPT-Rosalind是针对生物推理专门微调的专用模型，目前仅限美国具有资质的企业客户访问；谷歌DeepMind则直接拥有AlphaFold、AlphaGenome等基础科学模型，其Gemini for Science平台整合了这些模型和30余个生命科学数据库，是三者中在基础科学模型上布局最深的一家。
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