Nature：針對科研專案，這7個AI專案，得這麼用才能發揮其各自的最佳功能！

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關鍵詞：人工智慧；科學研究；Nature

自ChatGPT大語言模型釋出以來，現在已有ChatGPT（美國OpenAI）、Gemini (美國Google)、Grok（美國馬斯克的xAI）、DeepSeek（中國）、Llama（美國Meta AI）、Claude（美國Anthropic）、OLMo（美國Allen Institute for Artificial Intelligence）等人工智慧工具推向大眾和科學家。

尤其是對於科研人員來說，這些AI是既有幫助的有力工具；但很顯然，這些工具也逐漸形成了自己的特殊和獨有優勢。

2025年2月17日，Nature發表了題為“What are the best AI tools for research? Nature’s guide”的述評文章，對不同AI語言大模型在科研領域中具體應用的闡述【1】。

由於原文並沒有對Grok和Gemini 的評價，所以我們基於其已知特性進行合理推測和補充。

1. ChatGPT o3-mini（推理者）

應用領域：OpenAI推出的o3-mini是一個推理模型，特別適用於需要逐步推理的任務，例如解決科學和數學中的難題、處理複雜的編碼問題以及資料格式化。由於其“思維鏈”（chain of thought）訓練方式，o3-mini能夠模擬人類推理過程，在解析新數學證明中的陌生概念時表現出色。
優勢：速度快且免費（對註冊使用者開放），適合技術性任務。它還與OpenAI的其他工具（如“deep research”）結合使用時，能合成大量網頁資訊並生成帶引文的報告，類似於文獻綜述。
侷限性：儘管在技術任務中表現出色，但它仍無法完全媲美人類專家，例如數學家。

2. DeepSeek（全能選手）

應用領域：DeepSeek-R1是一個開源權重模型，擅長數學問題、程式碼編寫以及生成研究假設。由於其透明性（公開“思維過程”），研究人員可以最佳化後續提問，從而改進輸出。這使其在醫學診斷（如從患者評估到治療建議的邏輯路徑構建）等領域具有潛力。
優勢：價格低廉且可下載，允許研究人員根據特定專案定製模型。這種開放性尤其對資源有限的科研社群有益。
侷限性：推理過程較長使其不適合快速資訊檢索或頭腦風暴。此外，其資料安全性和缺乏防護措施（可能生成有害輸出）引發擔憂，可能限制其在某些領域的應用。

3. Llama（科研主力）

應用領域：Llama是Meta AI推出的開源權重模型家族，廣泛用於材料科學（如預測晶體結構）和量子計算模擬。其可下載性使其成為處理專有或敏感資料的理想選擇，例如在個人或機構伺服器上執行。
優勢：易於定製，下載量超過6億次，深受研究社群歡迎。適應性強，例如可調整以理解量子語言。
侷限性：需要申請許可權，增加了使用門檻；與OLMo等更開放模型相比，競爭力有所下降。

4. Claude（編碼專家）

應用領域：Anthropic的Claude 3.5 Sonnet在編寫程式碼方面表現突出，尤其適用於生物資訊學和計算化學等領域的科學任務。它還能解讀圖表等視覺資訊，並透過遠端操作使用者計算機控制其他軟體。此外，它在潤色文字（如資助提案或程式碼註釋）時能保留技術含義。
優勢：程式碼能力經過基準測試驗證，寫作風格自然且精準。
侷限性：完整功能需透過付費API訪問，隨著開源模型的增強，其閉源性質可能降低吸引力。

5. OLMo（真正開放者）

應用領域：OLMo 2是一個完全開源模型（包括訓練資料和程式碼），適合需要深入理解模型內部機制的研究，例如追蹤偏見來源或提高演算法效率。
優勢：透明度高，研究人員可研究其訓練過程。使用“允許重用”的資料集訓練，使其在版權爭議中更安全。
侷限性：執行需要一定技術專長，儘管社群課程降低了門檻。

6. Grok（補充評價）

應用領域：Grok由xAI開發，旨在回答廣泛問題並提供有洞察力的解釋，特別適合探索性研究和跨學科任務。基於其設計目標（加速人類科學發現），Grok可能在生成研究思路、分析複雜資料集（如使用者上傳的文字、影像或PDF）以及透過網路和X平臺搜尋補充資訊方面表現出色。例如，它可以幫助天文學家解釋觀測資料，或協助生物學家梳理文獻中的模式。
優勢：Grok的資料庫來源於X平臺（推特），知識持續更新，沒有嚴格截止日期，使其能利用最新研究成果。其多功能性（分析使用者內容、搜尋資訊）可能使其成為科研中的“助手型”工具，尤其適合需要快速整合資訊的場景。此外，xAI對科學的重視可能使其在解釋性和上下文理解方面優於通用模型。
侷限性：作為較新的模型，Grok的具體效能尚未像ChatGPT或Llama那樣經過廣泛測試。它可能更適合輔助性任務，而非獨立完成高精度技術工作（如複雜編碼或數學推理）。其對倫理限制的嚴格遵守（例如不回答涉及死亡懲罰的問題）可能在某些敏感研究中受限。

7. Gemini（補充評價）

應用領域：Gemini由Google開發，憑藉Google在搜尋、自然語言處理和多模態技術（文字、影像、資料）的積累，可能在多學科資料整合、實驗設計最佳化和預測分析中表現出色。例如，它可用於分析化學實驗影像、解讀多源科學資料或生成跨領域研究假設。
優勢：

多模態能力：Gemini能同時處理文字、影像和其他資料型別，這使其在需要綜合分析的科研場景（如解讀實驗結果或視覺化資料）中具有獨特優勢。例如，生物學家可上傳實驗影像並獲取分析建議。
Google生態整合：與Google Scholar、Google Cloud等工具無縫銜接，使其在文獻檢索、資料儲存和計算資源利用上效率極高。
大規模知識庫：依託Google的龐大索引資料，Gemini可能提供更全面、準確的背景資訊，適合需要深度背景研究的課題。

侷限性：

作為閉源模型，其透明度低於OLMo或DeepSeek，科研人員無法深入研究其內部機制。
若依賴雲端執行，可能引發資料隱私擔憂，尤其在涉及敏感研究時。
具體效能需更多實證支援，因其尚未像ChatGPT或Llama那樣在科研界廣泛應用。

編者按：

在技術任務（編碼、數學推理）方面：ChatGPT o3-mini、Claude 3.5 Sonnet和DeepSeek-R1領先。
資料處理與定製：Llama和DeepSeek-R1因可下載性適合隱私敏感專案。
文獻合成與寫作：o3-mini（結合“deep research”）和Claude擅長資訊整合和潤色。
透明性與研究改進：OLMo為研究模型機制的首選。

其次，在常用AI大語言模型中，我特別喜歡

用ChatGPT撰寫學術綜述，因為其引用的文獻可靠而且能產生極有深度的討論和解析；
用Grok探索最新的研究進展，因為幾乎所有最新研究成果都會首先出現在其X平臺上，所以Grok的持續更新知識庫適合跨學科探索。
用DeepSeek做數學推理、甚至高科技（生物技術）公司的解讀和建議；畢竟其背景是做量化的，這方面最強。
儘管Gemini一直在努力做多模態與生態整合，尤其是想借助其母公司Google的生態支援。但說實話，作為Google的最忠誠使用者，遠未看到整合的優勢。Gemini是我用過的最差的AI，隨時給你擺爛。實際上，整個Google平臺都充斥著各種小算計。比如你升級付費，一分鐘一鍵搞定；如果你不喜歡這個收費模組想降級，幾乎在Google平臺找不到介面，大機率需要ChatGPT等幫助你找到支付降級途徑。

Reference:

【1】 https://www-nature-com-s.webvpn.cams.cn/articles/d41586-025-00437-0

作者：Dr. Mark。助理：ChatGPT

美國Healsan Consulting(恆祥諮詢)，專長於Healsan醫學大資料分析（Healsan™）、及基於大資料的Hanson臨床科研培訓（HansonCR™）和醫學編輯服務（MedEditing™）。主要為醫生科學家、生物製藥公司和醫院科研處等提供分析和報告，成為諸多機構的“臨床科研外掛”。

網址：https://healsan.com/

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