OpenScience: Eine kostenlose Open-Source-Alternative zu Claude Science für DeepSeek, GLM, Claude und GPT

Einleitung

Wissenschaftliche KI-Tools entwickeln sich rasant. Claude Science bietet Forschern einen einheitlichen Arbeitsbereich für Literaturrecherche, Codeausführung, Datenanalyse, Rechenzugriff und manuskriptähnliche Artefakte. Die Idee ist einfach: Statt zwischen PubMed, Jupyter, R, SSH-Terminals, Cluster-Jobs, Plotting-Tools und Schreibwerkzeugen hin und her zu springen, arbeitet der Forscher mit einer KI-Workbench, die den gesamten Prozess an einem Ort hält.

OpenScience schlägt eine ähnliche Richtung ein, aber mit einem offeneren Modell. Es handelt sich um eine Open-Source-KI-Workbench von Synthetic Sciences, die mit verschiedenen Modellanbietern betrieben werden kann, darunter Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi und lokale Modelle über Tools wie Ollama. Für Teams, denen Modellwahl, lokale Datenkontrolle und niedrigere Zugangshürden wichtig sind, macht dieser Unterschied einen Unterschied.

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Claude Science ist leistungsstark, aber der Zugang ist noch eingeschränkt

Claude Science ist die KI-Workbench von Anthropic für Wissenschaftler. Sie ist darauf ausgelegt, gängige Forschungswerkzeuge in einer Umgebung zu vereinen, sodass Forscher von der Literatursuche über die Analyse bis hin zur Codeausführung, zu Abbildungen und zum Schreiben wechseln können, ohne ständig zwischen verschiedenen Apps umschalten zu müssen.

Das Problem, das Claude Science lösen möchte, ist Forschern wohlvertraut. Ein einzelnes Projekt könnte die Suche nach Papieren, das Abfragen biologischer Datenbanken, das Schreiben von Notebooks, das Ausführen statistischer Skripte, das Verwalten von Rechenjobs, das Erstellen von Abbildungen und das Verfassen eines Artikels umfassen. Jeder Schritt kann in einem anderen Tool stattfinden. Der Workflow funktioniert, aber das Kontextwechseln ist kostspielig.

Claude Science versucht, diese Reibung zu verringern, indem wissenschaftliche Tools, Agent-Workflows, Rechenmanagement und reproduzierbare Artefakte in eine einzige Workbench integriert werden.

Was Claude Science zusammenbringt

Claude Science konzentriert sich auf drei Bereiche.

Erstens verbindet es wissenschaftliche Datenbanken und domänenspezifische Workflows. Anthropic gibt an, dass Claude Science mehr als 60 kuratierte Fähigkeiten und Konnektoren in Bereichen wie Genomik, Einzelzellanalyse, Proteomik, Strukturbiologie und Chemieinformatik umfasst. Anstatt manuell eine nach der anderen in UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL, GEO und anderen Quellen zu suchen, können Forscher Fragen in natürlicher Sprache stellen und Agenten die relevanten Informationen abrufen und synthetisieren lassen.

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Zweitens verwendet es einen Multi-Agenten-Workflow. Ein koordinierender Agent kann die Arbeit planen, spezialisierte Agenten können Teilaufgaben übernehmen, und Agenten vom Typ eines Reviewers können Zitate, Berechnungen und die Konsistenz von Abbildungen überprüfen. Ziel ist es nicht nur, Text zu generieren, sondern Forschungsartefakte leichter überprüfbar und reproduzierbar zu machen.

Drittens stellt es eine Verbindung zu Rechenressourcen her. Claude Science kann lokal unter macOS oder Linux laufen oder über entfernte Rechner, SSH, HPC-Login-Knoten und Cloud-GPU-Ressourcen arbeiten. Das ist für echte wissenschaftliche Arbeit wichtig, da Forschungsprojekte oft große Datensätze, langlebige Aufträge und Hardware erfordern, die über einen Laptop hinausgeht.

Warum Forscher dennoch an Grenzen stoßen

Claude Science ist nützlich, aber der ursprüngliche Artikel weist auf drei praktische Einschränkungen hin:

1. Es ist für macOS und Linux verfügbar.
2. Es befindet sich in der Betaphase für Claude Pro-, Max-, Team- und Enterprise-Nutzer.
3. Es ist an Claude als Modellebene gebunden.

Für einige Forschungsgruppen, insbesondere Teams, die kostengünstigeren Zugriff, inländische Modellanbieter, lokale Modelle oder flexiblere Bereitstellung benötigen, können diese Grenzen Claude Science schwer erreichbar machen.

Gute Nachrichten: OpenScience kommt als Open-Source-Alternative

OpenScience ist die Open-Source-Antwort auf diese Lücke. Es wurde von Synthetic Sciences entwickelt und positioniert sich als KI-Arbeitsumgebung für die wissenschaftliche Forschung. Das Kernversprechen ähnelt dem von Claude Science: Gib dem System ein Forschungsziel und lass es dann in einem durchgehenden Arbeitsbereich Literatur, Hypothesen, Code, Experimente, Analysen und die Ausarbeitung durcharbeiten.

Der größte Unterschied ist, dass OpenScience modellunabhängig ist. Es ist nicht um einen einzelnen Modellanbieter herum konzipiert. Sie können je nach eigener Einrichtung und Budget moderne Modelle, Open-Weight-Modelle oder lokale Modelle verwenden.

Das bedeutet, dass ein Forscher Claude für eine Aufgabe, DeepSeek oder GLM für eine andere und ein lokales Modell über Ollama verwenden könnte, wenn die Datenkontrolle wichtiger ist. Die Modellwahl ist nicht innerhalb des Ökosystems eines einzigen Anbieters eingeschlossen.

Modellauswahl: Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi und lokale Modelle

OpenScience unterstützt einen Bring-Your-Own-Key-Workflow. Sie stellen API-Schlüssel für die gewünschten Modellanbieter bereit, und die Anfragen gehen direkt an den Anbieter. Das Projekt unterstützt auch Workflows mit lokalen Modellen, was nützlich sein kann, wenn

Sie möchten nicht, dass Daten Ihren Rechner verlassen.

Das ist aus drei Gründen wichtig:

1. Kostenkontrolle: Unterschiedliche Aufgaben benötigen möglicherweise nicht dasselbe teure Modell.
2. Regionaler Zugang: Manche Teams haben möglicherweise leichteren Zugang zu DeepSeek, GLM, Kimi oder anderen Anbietern.
3. Datenkontrolle: Lokale Modelle können die Menge an Informationen reduzieren, die an externe Anbieter gesendet werden.

Die offizielle README von OpenScience sagt außerdem, dass es als Browser-Arbeitsbereich läuft, der von einem lokalen Server unterstützt wird. Der Arbeitsbereich umfasst eine Dateibaum, einen Editor, ein Terminal, den Sitzungsverlauf und die Darstellung von Forschungsartefakten wie Molekülen, Strukturen, Genomen und Diagrammen.

Forschungskompetenzen und wissenschaftliche Datenbanken

Der ursprüngliche Artikel beschrieb OpenScience als mit über 250 Forschungskompetenzen ausgestattet. Die aktuelle offizielle GitHub-README listet über 290 Kompetenzen auf, darunter Training, Evaluierung, Datenarbeit, Molekular- und klinische Biologie, Chemieinformatik, Paper, LaTeX, Abbildungen und Cloud-Computing.

OpenScience stellt auch wissenschaftliche Datenbanken als Werkzeuge zur Verfügung. Die README erwähnt UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL, PubChem, arXiv, OpenAlex, Semantic Scholar und etwa 30 weitere. Das ist wichtig, weil ein KI-Forschungsagent wesentlich nützlicher wird, wenn er die richtigen Datenbanken aufrufen kann, anstatt sich nur auf das Modellgedächtnis zu verlassen.

So installieren Sie OpenScience

OpenScience wird über npm installiert. Wenn Sie bereits über Node.js und npm verfügen, ist die schnellste Option, es mit npx auszuführen.

npx synsci

Nachdem Sie den Befehl ausgeführt haben, sollte OpenScience den Arbeitsbereich in Ihrem Browser öffnen. Beim ersten Start führt es Sie durch die Modelleinrichtung. Sie können von Atlas verwaltete Modelle, Ihre eigenen Anbieterschlüssel verwenden oder, falls von der aktuellen Version unterstützt, mit verfügbaren Demo-Optionen beginnen.

Wenn Sie eine globale Installation bevorzugen, verwenden Sie npm:

npm install -g @synsci/openscience
openscience

Sie können OpenScience auch in einem bestimmten Projektverzeichnis starten:

openscience ~/code/my-project

Schnellstart mit eigenem API-Schlüssel

Der typische Workflow mit eigenem Schlüssel sieht wie folgt aus:

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
openscience

OpenScience unterstützt auch andere Anbieter-Schlüssel, wie z. B. OpenAI- und Gemini-Schlüssel, abhängig von der in der aktuellen Version unterstützten Anbieterkonfiguration. Die Kernidee ist, dass Ihre Anmeldedaten auf Ihrem Rechner verbleiben und die Anfragen direkt an den ausgewählten Anbieter gehen.

Wenn Sie Schlüssel vom Terminal aus verwalten möchten, erwähnt das offizielle README auch:

openscience keys add

Von dort aus können Sie Modelle über den Modellauswahlbereich des Arbeitsbereichs auswählen und bei Bedarf zwischen den Anbietern wechseln.

Atlas ist optional

Synthetic Sciences bietet auch Atlas an, eine verwaltete Plattform, die über eine Prepaid-Wallet Zugang zu kuratierten Spitzenmodellen bietet. Dies kann nützlich sein, wenn Sie nicht für jeden Anbieter separate API-Schlüssel konfigurieren möchten.

Atlas ist jedoch nicht für OpenScience erforderlich. Das offizielle README gibt an, dass die Nutzung mit eigenem Schlüssel kostenlos und nicht an Atlas gebunden ist. In der Praxis ist Atlas eine Komfortschicht, während der quelloffene lokale Workflow weiterhin verfügbar bleibt.

Nützliche Atlas-Befehle sind:

openscience login
openscience wallet
openscience status
openscience logout

OpenScience vs. Claude Science

Bereich	Claude Science	OpenScience
Hauptpositionierung	KI-Workbench für Wissenschaftler	Open-Source-KI-Workbench für wissenschaftliche Forschung
Modellauswahl	Claude-fokussiert	Modellunabhängig: Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi, lokale Modelle und mehr
Zugangsmodell	Claude Pro, Max, Team und Enterprise-Beta	Open-Source-lokaler Workflow mit optionalen verwalteten Atlas-Modellen
Installation	Claude Science App/Workbench	npm- oder npx-Befehl
Rechenleistung	Lokal, SSH, HPC, Modal-Cloud-Computing	Lokaler Server/Arbeitsbereich, Tools, Terminal, Anbieter-Routing, Cloud-Computing-Integrationen je nach Einrichtung
Fähigkeiten/Verbindungen	60+ kuratierte wissenschaftliche Fähigkeiten und Verbindungen	Der ursprüngliche Artikel sprach von 250+; das aktuelle README listet 290+ Fähigkeiten
Datenkontrolle	Läuft auf lokaler oder Laborinfrastruktur; sendet benötigten Kontext an Claude	BYOK, lokaler Arbeitsbereich, Option für lokale Modelle und anbieterdirekte Anfragen
Lizenz	Proprietäres Produkt	Apache-2.0-Open-Source-Lizenz

Sicherheitshinweise vor der Verwendung von OpenScience

OpenScience ist ein leistungsstarkes Werkzeug, sollte aber wie jeder Agent behandelt werden, der Befehle ausführen kann. Das offizielle README besagt, dass der Agent nicht in einer Sandbox ausgeführt wird. Sein Berechtigungssystem soll Sie über Aktionen informieren, aber es ist nicht mit einer Isolation gleichzusetzen.

Für sensible Arbeiten sollten Sie die Ausführung von OpenScience in einem Container, einer virtuellen Maschine oder einer kontrollierten Forschungsumgebung in Betracht ziehen. Seien Sie auch vorsichtig mit Anmeldedaten, privaten Datensätzen und allen Befehlen, die Dateien ändern oder externe Dienste aufrufen können.

Noch etwas: OpenScience ist nicht Anthropic

Das OpenScience-README enthält einen klaren Haftungsausschluss: OpenScience ist ein unabhängiges Projekt und steht in keiner Verbindung zu Anthropic, wird von Anthropic weder unterstützt noch gesponsert. Es verwendet

Der Name „Claude“ wird nur zur Beschreibung der Kompatibilität verwendet.

Dieser Haftungsausschluss sollte beibehalten werden. OpenScience kann mit Claude Science verglichen werden, ist aber kein offizielles Produkt von Anthropic. Wenn Sie darüber schreiben, verwenden Sie „Alternative“, „Open-Source-Alternative“ oder „modellunabhängige Arbeitsumgebung“, nicht „offizielle Claude Science-Version“.

Praktische Anwendungsfälle

OpenScience ist am relevantesten, wenn ein Forscher oder Forschungsingenieur einen einzigen Arbeitsbereich für Folgendes benötigt:

1. Literaturrecherche und Papiererschließung.
2. Hypothesengenerierung und Forschungsplanung.
3. Code-Schreiben und -Ausführung.
4. Datenanalyse und Experimentdurchführung.
5. Wissenschaftliche Datenbankabfragen.
6. Abbildungserstellung und Artefaktprüfung.
7. Entwurf technischer Berichte oder zusammenfassender Darstellungen im Papierstil.

Für Startups und KI-Produktteams ist die interessantere Lektion das Produktmuster: Ein Agent wird wertvoller, wenn er einen Workflow besitzt und nicht nur ein Chat-Fenster. Ein Forschungsagent benötigt Werkzeuge, Speicher, Dateien, Terminalzugriff, reproduzierbare Artefakte, Modell-Routing und Überprüfungsschleifen. Dasselbe Muster gilt auch für viele KI-Produktivitätsprodukte außerhalb der Wissenschaft.

FAQ

Was ist OpenScience?

OpenScience ist eine Open-Source-KI-Arbeitsumgebung für die wissenschaftliche Forschung. Sie läuft als browserbasierter Arbeitsbereich mit einem lokalen Server, Forschungsagenten, Werkzeugen, Terminalzugriff und Modellanbieter-Routing.

Ist OpenScience ein offizielles Claude Science-Produkt?

Nein. OpenScience ist ein unabhängiges Projekt von Synthetic Sciences. Es ist weder mit Anthropic verbunden noch von Anthropic unterstützt oder finanziert.

Kann OpenScience DeepSeek oder GLM verwenden?

Ja, OpenScience ist als modellunabhängig konzipiert. Es kann mit mehreren Modellanbietern zusammenarbeiten, darunter Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi und lokale Modelle, solange der Anbieter unterstützt und konfiguriert ist.

Wie installiere ich OpenScience?

Der schnellste Befehl ist npx synsci. Sie können es auch global mit npm install -g @synsci/openscience installieren und dann openscience ausführen.

Benötigt OpenScience Atlas?

Nein. Atlas ist eine optionale verwaltete Plattform von Synthetic Sciences. Sie können OpenScience mit Ihren eigenen API-Schlüsseln ohne Atlas verwenden.

Ist OpenScience sicher für sensible Forschungsdaten?

Es kann mehr lokale Kontrolle bieten als ein vollständig gehosteter Workflow, aber dennoch ist Vorsicht geboten. Die offizielle README-Datei gibt an, dass der Agent nicht in einer Sandbox-Umgebung läuft. Verwenden Sie daher einen Container, eine VM oder eine kontrollierte Umgebung, wenn Sie Isolation benötigen.

Was ist der Hauptunterschied zwischen OpenScience und Claude Science?

Claude Science ist eine auf Claude fokussierte KI-Arbeitsumgebung von Anthropic für Wissenschaftler. OpenScience folgt einer ähnlichen Idee einer Forschungsumgebung, ist jedoch Open Source und modellunabhängig.

Verwandte Werkzeuge

• OpenScience: Die Open-Source-KI-Arbeitsumgebung für wissenschaftliche Forschung von Synthetic Sciences.
• [Claude Science](https://www.

anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench): Anthropics KI-Workbench für Wissenschaftler, verfügbar in der Beta-Phase für unterstützte Claude-Tarife.

• Ollama: Eine lokale Modell-Laufzeitumgebung, die Teams dabei hilft, offene Modelle auf ihren eigenen Rechnern auszuführen.
• Node.js: Die JavaScript-Laufzeitumgebung, die für npm-basierte Installationsworkflows benötigt wird.
• Bun: Eine JavaScript-Laufzeitumgebung und Toolkit, das für die OpenScience-Entwicklung aus dem Quellcode verwendet wird.
• Modal: Eine Cloud-Computing-Plattform, die für wissenschaftliche und KI-Workloads relevant ist.
• NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit: NVIDIAs Toolkit für agentische Workflows in den Biowissenschaften.

Verwandte Links

• OpenScience GitHub Repository: Quellcode, README, Installationsbefehle, Lizenz und Sicherheitshinweise.
• OpenScience Website: Offizielle Produktseite für die OpenScience-Workbench.
• Synthetic Sciences Docs: Dokumentationshub für Produkte und Workflows von Synthetic Sciences.
• Claude Science Ankündigung: Anthropics offizieller Artikel zum Start von Claude Science.
• Claude Science App: Offizieller Einstiegspunkt für Claude Science.
• Node.js Download: Offizielle Node.js-Downloadseite für die npm-Installation.
• Bun Installation: Offizielle Bun-Installationsanleitung für die Entwicklung aus dem Quellcode.

Zusammenfassung

OpenScience ist eine zeitgemäße Open-Source-Alternative zu Claude Science. Es folgt derselben grundsätzlichen Richtung – dem Aufbau einer KI-Workbench für die wissenschaftliche Forschung –, macht aber die Wahl des Modells, lokale Workflows und den Open-Source-Zugang zu zentralen Elementen der Erfahrung.

Für Forscher sind die wichtigsten Punkte einfach: OpenScience kann über npm installiert werden, es funktioniert mit mehreren Modellanbietern und kann ohne Atlas verwendet werden, wenn Sie Ihre eigenen API-Schlüssel mitbringen. Für sensible Arbeiten ist die Isolierung nach wie vor wichtig, da der Agent nicht in einer Sandbox läuft.

Die wichtigste Erkenntnis: Claude Science zeigt, wohin sich wissenschaftliche KI-Workbenches entwickeln, während OpenScience diese Idee offener, flexibler und leichter experimentierbar macht.