AI科研赛道杀出黑马：开源工具Open Science Desktop力压Claude Code与Codex CLI，登顶AI4S评测榜首

AI for Science（简称AI4S）——即用人工智能驱动科学研究，正在成为全球科技竞争的新高地。从OpenAI、Anthropic到各大顶尖机构纷纷布局这一赛道，试图让AI从辅助工具进化为独立研究者。然而，如何客观衡量AI的科研能力，一直是业界难题。

近日，由上海人工智能实验室联合清华大学、复旦大学、牛津大学等知名高校发布的AI4S评测基准ResearchClawBench公布了最新排行榜。开源AI科研工具Open Science以22.8分的总平均分位列第一，超越Anthropic旗下Claude Code（21.5分）、OpenAI旗下Codex CLI（18.4分）等知名AI工具，成为该榜单发布以来首个登顶的开源项目。

作为此次评测的榜首项目，Open Science是一款基于MIT开源协议发布的AI科研工作台，支持macOS、Windows和Linux三大平台。其核心优势在于将AI的完整科研能力封装为桌面应用，用户只需一个研究方向，即可自动完成从文献调研、实验设计、代码执行到论文撰写的全流程。

在产品设计上，Open Science具备三大差异化能力。一是端到端自动化，内置ai4s-agent核心模块，一键串联research-explorer（课题探索）、literature-survey（文献综述，可自动生成6至20页综述报告并附带60余条真实学术引用）、experiment-suite（实验设计，产出可运行代码和图表）、paper-writer（论文撰写，生成8至14页研究论文）和integrity-auditor（完整性审计）共7个Agent Skill模块，实现从研究选题到论文初稿的全自动化流程。二是本地优先，所有研究数据、会话记录和实验产物默认存储在本地，保障科研数据安全，无需将未发表的研究内容上传至云端。三是模型无关，不绑定任何单一AI模型提供商，用户可自由切换不同模型，灵活性和自主性远超封闭式科研工具。

在科研可信性方面，Open Science支持全链路来源追溯，每个图表、数据和分析结论均可追溯到生成它的代码、输入和模型输出，为科研复现和成果审计提供了完整的技术基础。这一机制在当前AI科研工具中尚属首创，有效解决了AI辅助科研中“结论可追溯、结果可复现”的核心痛点。

目前，Open Science已开放GitHub仓库并提供跨平台安装包下载，开发者可免费获取使用。

 相关链接：评测排行榜：在 GitHub Pages 搜索 ResearchClawBench Home技术论文：arXiv 检索 2606.07591开源项目：GitHub 搜索 ai4s-research/open-science