AI科学工具
256 个模型按科学排名。 评分包含以下额外加分： reasoning (complex analysis), large context (papers), 视觉能力, 网页搜索和JSON mode (structured data).
排名方式: 基于基准测试分数(90%)来自MMLU、GPQA、HumanEval、SWE-bench等15+标准化评估，能力和上下文窗口作为辅助排序(10%)。
256
总排名
256
推理
206
视觉
251
128K+上下文
AIScience模型 - 按评分排名
| # | 模型 | 评分 |
|---|---|---|
| 1 | Claude Fable 5.2Anthropic | 96 |
| 2 | Claude Fable 5.2 (batch)Anthropic | 96 |
| 3 | Claude Fable 5.1Anthropic | 96 |
| 4 | Claude Fable 5.1 (batch)Anthropic | 96 |
| 5 | Claude Fable 5Anthropic | 96 |
| 6 | Claude Fable 5 (batch)Anthropic | 96 |
| 7 | Claude Opus 5.5Anthropic | 95 |
| 8 | Claude Opus 5Anthropic | 95 |
| 9 | Claude Opus 4.8Anthropic | 95 |
| 10 | Claude Opus 4.7Anthropic | 95 |
| 11 | GPT-5.5 ProOpenAI | 93 |
| 12 | GPT-5.5 Pro (batch)OpenAI | 93 |
| 13 | GPT-5.5OpenAI | 93 |
| 14 | Gemini 3.1 Pro Preview Custom ToolsGoogle | 92 |
| 15 | Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle | 92 |
| 16 | Gemini 3.1 Pro Preview (batch)Google | 92 |
| 17 | GPT-5.4 ProOpenAI | 92 |
| 18 | GPT-5.4 Pro (batch)OpenAI | 92 |
| 19 | GPT-5.4OpenAI | 92 |
| 20 | GPT-5.3-CodexOpenAI | 91 |
| 21 | GPT-5.2-CodexOpenAI | 91 |
| 22 | GPT-5.2 ProOpenAI | 91 |
| 23 | GPT-5.2 Pro (batch)OpenAI | 91 |
| 24 | GPT-5.2OpenAI | 91 |
| 25 | Claude Opus 4.6Anthropic | 90 |
| 26 | GPT-5.6 Luna ProOpenAI | 89 |
| 27 | GPT-5.6 Luna Pro (batch)OpenAI | 89 |
| 28 | GPT-5.6 LunaOpenAI | 89 |
| 29 | GPT-5.6 Luna (batch)OpenAI | 89 |
| 30 | GPT-5.6 Terra ProOpenAI | 89 |
AI科学应用场景
Literature Review 与 分析
大上下文模型（128K+）可以处理完整的研究论文。结合推理能力，提取关键发现、识别方法论漏洞并综合多个来源。
Data 分析 与 Visualization
视觉模型分析图表、曲线图和实验图像。推理模型进行复杂的统计分析，帮助研究人员验证发现并发现模式。
实验设计
推理模型帮助设计实验、识别混杂变量和建议对照组。网页搜索确保研究了解最新发表的方法和协议。
Paper 写作 与 Review
大输出模型起草具有适当结构的科学论文章节。模型审查草稿的逻辑一致性、建议改进并与当前文献进行对照。
Frequently Asked Questions
模型执行文献综述、生成假设、设计实验和分析结果。网络搜索访问最新出版物。推理处理复杂的科学推理和数学推导。
模型起草方法、结果和讨论部分。它们格式化引用、生成摘要和构建论证。大输出生成完整草稿。应根据原始来源验证主张。
推理用于数学建模和算法设计。代码生成用于仿真脚本。大上下文用于同时处理数据集和多篇论文。
模型执行统计分析、生成可视化、识别异常值并建议额外实验。推理帮助在现有文献背景下解释结果。