Nature推荐：五大AI模型如何攻克不同科研场景？（内含Deepseek）

AI工具爆炸，模型遍地开花。今年的科研圈，要说最显眼的变化，绝对少不了“AI工具大跃进”。但问题来了！哪个模型，才是科研人该认真选择的外挂？

近期，Nature发表了文章《What are the best AI tools for research? Nature’s guide》，探讨了科研领域中不同AI模型的优劣与适用场景。文章不仅揭示了当前AI工具的多样性，还指出每种模型在不同任务中的表现差异。

原文链接：https://doi.org/10.1038/d41586-025-00437-0

o3-mini（推理型）

o3-mini不是“快准狠”，而是慢准狠。因为它做的是“思维链推理”（Chain-of-Thought），简单说，就是一步步拆解问题，特别适合科学、数学、复杂代码这类高门槛任务。

Nature评价

o3-mini是OpenAI推出的一款推理模型，对话机器人注册用户可免费使用。该模型是继o1和o3之后的又一重要更新。o3-mini 采用 "思维链"（Chain of Thought, CoT）训练方式，模拟人类推理过程，提升了在科学、数学及技术任务上的表现。

OpenAI还推出了"深度研究"功能，付费用户可以通过该功能将来自数百个网站的信息整合成带引用的报告。这个功能类似于撰写文献综述，用户可以通过它快速获取和整合大量的在线资源，帮助进行深入的学术或技术研究。

o3-mini主要特点：

🔴采用"思维链"训练方式，模拟人类逐步思考过程。相比标准LLM独立工作，通过逐步式回答提升推理质量

🔴在科学和数学高基准测试中表现突出，特别擅长解决代码问题与数据重新格式化等技术任务

🔴面向ChatGPT注册用户免费开放使用

🔴在拆解数学证明中的不熟悉概念方面表现优异

🔴可与OpenAI其他工具(如deep research)协同使用

o3-mini性能测评

在数学推理能力方面，o3-mini（low）在低推理强度下与o1-mini相当，而在中等推理强度下，o3-mini的表现媲美o1系列的满血版。推理强度一旦提升至最高（high），o3-mini的表现就超越了o1系列的所有版本。

官方指出，结合Python工具时，o3-mini（high）在首次尝试中就成功解决了超过32%的问题，包括28%以上的T3级问题。

在科学推理方面，o3-mini在PhD级别的物理、化学和生物学问题上的低推理强度下表现已经超越了o1-mini。

在编码领域，o3-mini领先o1系列。根据它们在LiveBench测试中的表现，随着推理强度的增加，o3-mini的优势进一步增强。同时，o3-mini在响应速度上也得到了显著提升，平均响应时间为7.7秒，相比o1-mini的10.16秒提升了24%。

o3-mini推荐应用场景

✅数学与科学研究中的复杂推理任务

✅代码调试和算法优化

✅高难度的数据格式转换及计算任务

DeepSeek（全能型）

DeepSeek-R1与o1定位相似，但其开源属性和低成本API提供了更高性价比，较低的技术门槛便于社区二次开发，特别是完整公开的"推理链"机制，为科研人员理解模型逻辑提供了独特优势。

Nature评价

DeepSeek-R1作为新推出的AI模型，在数学推理、代码编写及调试方面展现出与OpenAI的o1相当的性能水平，但其API使用成本更低。该模型采用"开放权重"模式，允许研究人员下载和定制底层模型，为资源有限的研究团队提供了构建专业推理模型的新途径。

DeepSeek-R1也有一些缺点。首先，它的推理过程相对较长，导致其在信息查询和头脑风暴等任务中的效率较低。其次，由于数据安全性的考虑，一些国家已禁止其政府工作人员使用该模型。此外，DeepSeek-R1在防止生成有害输出方面的防护措施不足，缺少有效的过滤器来防止如制作武器等危险内容的生成，这也是该模型面临的一个显著问题。

DeepSeek-R1主要特点：

🔴强大的数学与编程能力：与o1相似，在数学问题解决和代码编写方面表现卓越

🔴思维过程透明化：完整公开"思维链"，便于研究人员优化输出结果

🔴假设生成能力：在生成研究假说类任务上表现出色

🔴医疗应用潜力：可构建从患者评估到诊断和治疗建议的逻辑清晰路径

Deepseek-R1性能测评

据官方发布的数据显示，DeepSeek-R1在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能媲美OpenAI o1正式版。

Deepseek-R1推荐应用场景

✅科研人员根据需求自定义推理链

✅医学诊断及假说生成

✅数学问题求解和代码编写

✅数据安全性高、低成本的科研项目

Llama（牛马型）

如果说 DeepSeek 是卷王，那 Llama 就是开源界的“老大哥”。为什么 Llama 能在研究界混得风生水起？一个原因：开源+可下载。这意味着科研人能把模型拉到自己的服务器上，让敏感数据远离"云端泄露"的风险。

Nature评价

Meta AI推出的Llama系列作为开放权重大语言模型，凭借其科研适配性与扩展性成为学术界主流工具。自2023年发布以来，其各版本在Hugging Face平台的累计下载量已突破6亿次。

Llama主要特点：

🔴支持本地化部署，可在私有服务器运行，避免敏感研究数据泄露

🔴可以预测材料晶体结构和量子计算机输出模拟

🔴具备专业领域语言理解与处理能力

Llama 3性能测评

基准测试显示，Llama 3 8B 在 MMLU、GPQA 和 HumanEval 等测试中的表现显著优于 Google Gemma 7B 和 Mistral 7B Instruct，展现了更强的语言理解、专业问答和代码生成能力。

Llama推荐应用场景

✅模拟量子计算、晶体结构预测

✅处理敏感数据的科研任务

✅自定义领域的模型拓展与优化

Claude（代码型）

Anthropic推出的Claude 3.5 Sonnet在硅谷被称为“代码神器”。它不仅能编写代码，还能阅读图表、分析数据，甚至远程操控电脑运行软件。

近期，Anthropic基于Claude 3.5 Sonnet推出了功能更强大的Claude 3.7 Sonnet和Claude 3.7 Sonnet thinking，采用“一个模型，两种思维方式”的创新模式。Claude 3.7 Sonnet提升了编码精度、任务执行能力，并在自动化和数据分析领域展现了强大优势。

Nature评价

Claude 3.5 Sonnet作为Anthropic公司开发的AI模型，在代码编写领域获得了硅谷开发者的高度认可。该模型不仅具备处理文本的能力，还能解读视觉信息如图表等，展现出强大的多模态处理能力。

Claude主要特点：

🔴卓越的代码能力：被硅谷开发者誉为"写代码神器"

🔴多模态理解：能同时处理文本与视觉信息

🔴远程操控功能：特殊模式支持操作用户电脑，具备控制其他软件的潜力

🔴平衡专业与可读性：在保留专业术语精确含义的同时优化表达方式

🔴科研应用优势：特别适合经费申请和代码注释等技术写作场景

Claude 3.7 Sonnet性能测评

据Anthropic公布的数据显示，Claude 3.7 Sonnet在多项基准测试中表现出色。在SWE-bench Verified测试中，该模型在解决实际软件问题方面表现已经超越了前代产品Claude 3.5 Sonnet及其他主要竞争对手。

在TAU-bench测试中，Claude 3.7 Sonnet展现了卓越的用户与工具交互能力，这对解决复杂任务至关重要。测试结果表明，Claude 3.7 Sonnet在实际应用场景中具有一定优势。

Claude 3.7 Sonnet 在指令遵循、一般推理、多模态能力和代理编码方面表现优异，其在数学和科学领域的扩展思维也带来了显著提升。

Claude推荐应用场景

✅代码编写与调试

✅数据分析与可视化

✅多模态任务中的图表解析与自动化操作

✅文字内容改写

OLmo（真开源型）

如果说 Llama 和 DeepSeek 是"半开源"，那OLMo 2就是彻底开源，训练数据、评估代码全公开，科研人能“从头看到尾”。

Nature评价

对于研究人员而言，OLMo 2是一款真正透明的大型语言模型，提供了深入了解LLM内部运作机制的独特机会。与仅开放权重的模型不同，OLMo 2作为完全开源模型，同时公开了训练数据、评估代码和模型架构。

OLMo 2主要特点：

🔴全面开源：不仅提供模型权重，还开放了训练数据和评估代码，研究者可全面分析和修改。

🔴支持深入分析：有助于追踪和分析模型偏见，理解算法的决策过程，特别适合AI伦理和偏见研究。

🔴透明性高：算法决策过程完全开放，有助于深入了解模型如何生成答案，提升效率。

OLMo2性能测评

OLMo2在性能表现上不仅与同规模开源模型相当甚至更优，同时，其在英语学术基准测试中展现出与Llama3.1等主流开源模型相匹敌的竞争力。

OLMo推荐应用场景

✅模型训练、优化和定制

✅研究模型偏见及其影响

✅学术研究中的算法透明度要求高的场景

其他模型推荐

特别值得关注的是，除上述大语言模型外，马斯克团队发布的Grok3、谷歌研发的Gemini2.0同样展现出卓越的科研适配性。

Grok3

Grok3 最独特的地方在于它的迭代速度和创新性思维模式。与传统模型不同，Grok3 拒绝"标准答案"思维，它更像一个会反向思考的合作伙伴。在处理假设验证和实验设计时，Grok3 会主动提出反例和边界条件，这恰恰是科研中最容易被忽视的部分。

这种"反向思维"能力，让 Grok3 在验证科学假设时，表现出近乎"同行评审"的批判性思维。

Grok 3性能测评

Grok 3在性能表现上，从数学、科学和编码三个方面对比了Grok 3系列与当前领先的热门模型，并在多个基准测试中超越了其他竞争对手。

马斯克表示，Grok 3在复杂推理任务中的表现显著优于其他同类模型。据官方介绍，Grok 3在2024年美国数学邀请考试（AIME）中取得了93%的优异成绩，远超其他前沿模型。

Grok 3推荐应用场景

✅代码生成和调试

✅科研领域数据分析、假设生成和复杂计算

✅医学诊断与辅助决策

✅高复杂度推理问题的解决与学术审查

✅专业文献检索

Gemini

如果说大多数 AI 模型还局限在文本世界，那么 Gemini 已经在打破边界。

Gemini 的核心竞争力在于多模态融合能力：

🔸 科研论文解析：从 PDF 直接提取关键数据和结论

🔸 实验数据可视化：自动生成高质量图表并解释关系

🔸 实验过程识别：分析实验视频并标注关键步骤

此外，最让科研人惊喜的是Gemini的交叉学科能力。它能在生物学和物理学之间建立联系，在化学和材料科学间搭建桥梁，这种"跨界思维"常常带来意想不到的研究灵感。

Gemini 2.0性能测评

Gemini 2.0 Flash 在 1.5 Flash 的基础上进一步优化，在相同的响应速度下，性能更强大。值得一提的是，2.0 Flash 在关键测试中的速度比 1.5 Pro 快一倍。新版本还支持多模式输入，如图像、视频、音频，并新增多模式输出功能，包括文本融合的原生图像生成和多语言 TTS 语音。

Gemini 2.0推荐应用场景

✅跨学科研究

✅科研论文数据提取与实验过程可视化

✅图像、音频、视频等多模态数据的分析与呈现