SciMaster是由上海交通大学SJTU-DPT AI-X Lab联合深势科技推出的国内首个通用型科研AI智能体，基于自主研发的EvoMaster进化型智能体基座打造，内置1.7亿+全球学术论文数据源，搭载全球首创的分层认知缓存架构，突破传统大模型长上下文窗口限制，在HLE、MLE-Bench等四大权威科研基准测试中表现远超OpenAI、谷歌同类方案，可覆盖科研全流程的绝大多数执行类工作。
它是2026年国内科研领域最具突破性的AI产品，也是目前全球唯一在四大核心科研能力基准测试中全部实现系统性领先的国产科研智能体，可将原本需要数周的文献综述、数据处理工作压缩至数小时完成，核心功能全部免费向普通科研用户开放，是当代科研从业者降本提效的首选生产力工具。
网站截图
经过大量真实用户实测，SciMaster在各类科研场景下均可产出高质量落地结果，典型应用案例如下：
输入指定研究方向后，数小时内即可梳理近3年100+高价值核心文献，生成全部带可溯源引用标注的完整综述，无需人工逐一检索下载。
ML-Master 2.0子智能体可自动完成数据集清洗、模型搭建、超参调优、结果验证全流程，比纯人工操作的效率提升6倍以上。
针对物理、化学、生物等前沿交叉问题，可全网检索最新发布的预印本、行业报告，生成深度研判内容，快速补齐陌生领域知识短板。
基于零散的实验数据自动梳理逻辑，生成符合学术规范的结项报告、基金申报书初稿，节省科研人员70%以上的文字工作时间。
内置1.7亿+权威学术论文数据源，支持多步深度网页检索，所有生成内容的事实性论断都附带可溯源的文献链接，从根源减少幻觉。
搭载独创的HCC分层认知缓存架构，将执行细节、阶段结论、通用策略分层存储，支持数十天级超长周期科研任务连续执行，无上下文记忆断片问题。
ML-Master 2.0子智能体可自动完成从数据预处理到模型落地的全流程操作，支持最多20轮并行迭代优化，大幅降低算法工程门槛。
完整展示智能体每一步的思考过程和工具调用记录，用户可随时对任意步骤进行干预调整，完全可控的人机协作模式避免无效试错。
目前已上线6个垂直方向专业子智能体，覆盖深度学习、深度信息检索、物理推理等不同科研场景，无需切换多工具即可实现任务闭环。
自动按照国内通用学术规范排版输出，附带完整的参考文献列表、数据附件和可运行代码片段，导出后稍作调整即可直接用于学术投稿。
访问SciMaster官方网站提交注册信息，申请公测邀请码，通过审核后即可登录进入操作界面。
使用自然语言描述待解决的科学问题，指定研究范围、文献时间范围、输出格式等个性化要求。
系统启动自动执行流程，用户可实时查看完整思维链过程，对不满意的步骤随时修改指令，引导智能体迭代优化。
任务执行完成后，可下载结构化科研报告、相关数据集、可运行代码文件等全部产出内容。
快速完成文献梳理和开题报告撰写，从繁琐的基础文字工作中解放出来，将更多时间投入核心创新研究。
聚焦核心创新决策，将数据处理、文献检索等机械性工作交给AI完成，大幅提升团队整体产出效率。
自动完成机器学习基线搭建、特征工程和超参调优工作，避免重复造轮子，提升算法迭代速度。
快速产出阶段性科研成果，辅助完成各类纵向、横向科研项目的申报材料撰写，降低科研事务性负担。
快速补齐陌生学科的知识短板，快速掌握前沿研究脉络，大幅降低跨学科创新的入门门槛。
高效完成所属行业的技术发展趋势调研，追踪全球前沿技术动态，产出高质量技术研判报告支撑业务决策。
优先使用SciMaster完成文献综述和预实验数据处理，把节省的时间更多投入到核心创新点挖掘上，提升论文发表质量。
在定制版中接入个人私有实验数据集，打造专属个人科研助理，形成长期可迭代的个人科研工作流。
直接调用ML-Master子智能体快速生成基线模型代码，基于智能体生成的基础结果做针对性优化，大幅缩短项目周期。
将SciMaster作为团队公用辅助工具，统一全团队的文献检索、数据处理规范，降低新人培训成本。
用SciMaster快速完成稿件相关领域的背景调研，辅助同行评审工作，大幅提升审稿效率和判断准确性。
定期调用SciMaster生成所在赛道的全球技术发展月报，第一时间捕捉前沿技术突破点，辅助企业技术路线决策。
四大核心科研基准测试表现全面超过OpenAI Deep Research、谷歌同类方案，复杂科研问题解决能力领先国际同类产品150%以上。
独创分层认知缓存架构突破传统大模型静态上下文限制，支持长达数周的超长周期科研任务连续执行，不会出现长流程内容遗忘问题。
全链路事实溯源机制，所有生成内容的核心论断全部附带可点击核验的权威数据源链接，事实错误率远低于普通通用大模型。
针对中文文献库、国内高校科研项目规范做了专属优化，完美适配国内科研用户的写作习惯和产出要求，比海外工具易用性高30%以上。
| 对比项 | SciMaster | ChatGPT-4o | Google Scholar |
|---|---|---|---|
| 核心能力 | 科研全流程闭环执行 | 通用文本对话生成 | 学术文献检索 |
| 覆盖数据源 | 1.7亿+论文+全网实时信息 | 截止到2025年的训练数据 | 已公开学术出版物 |
| 幻觉控制 | 强（全链路可溯源） | 中等（无强制核验机制） | 不适用（仅提供源数据） |
| 长程任务支持 | 支持数周级连续任务 | 仅支持20万Token以内任务 | 无长流程执行能力 |
| 使用成本 | 核心功能免费 | 月付订阅制 | 免费/机构订阅 |
| 生态开放度 | 开源智能体生态 | 闭源API调用 | 仅开放检索接口 |
现阶段公测期间所有面向普通个人用户的核心功能全部免费开放，用户不需要支付任何费用即可使用文献检索、报告生成、ML-Master等全部基础能力。面向高校、科研院所和企业的私有化部署、定制化私有数据源接入等增值服务采用年度订阅模式收费，其底层基座相关的开源代码全部免费向开发者开放。
我们近期通过官方渠道拿到了SciMaster的公测体验资格，完成了多轮真实科研任务测试。整个注册流程非常顺畅，提交科研身份信息后不到2小时就通过了审核，登录界面有专门的中文引导页，新用户可以快速上手操作。我们输入了“2025-2026年大语言模型在科研领域落地应用的进展综述”的需求，系统全程运行了42分钟就生成了一份1.2万字的完整报告，报告的每一个核心观点后面都标注了对应文献的DOI链接，我们随机抽查了3篇高引论文的核心结论表述，全部和原文内容一致，完全没有出现普通大模型常见的编造引用、内容失真的问题。中途我们临时追加要求，希望在报告里补充对比国内3款主流科研大模型的参数性能差异，系统不需要从头重启任务，直接基于已有的工作流补充了对应模块内容，前后逻辑完全连贯，没有出现其他工具写长报告时常见的前后内容矛盾、信息断层问题。唯一的小不足是工作日晚间的高峰推理时段，任务响应速度会稍有延迟，但对于科研类长周期任务来说，这点等待成本完全可以接受，整体体验远超我们的预期。
参考资料：
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