OpenScience: Uma Alternativa Gratuita e Open-Source ao Claude Science para DeepSeek, GLM, Claude e GPT

Introdução

As ferramentas de IA científica estão avançando rapidamente. O Claude Science oferece aos pesquisadores um espaço de trabalho unificado para revisão de literatura, execução de código, análise de dados, acesso computacional e artefatos no estilo de manuscritos. A ideia é simples: em vez de alternar entre PubMed, Jupyter, R, terminais SSH, jobs em cluster, ferramentas de plotagem e ferramentas de escrita, o pesquisador trabalha com uma bancada de IA que mantém o processo em um único lugar.

O OpenScience segue uma direção semelhante, mas com um modelo mais aberto. É uma bancada de IA open-source da Synthetic Sciences que pode funcionar com diferentes provedores de modelo, incluindo Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi e modelos locais por meio de ferramentas como o Ollama. Para equipes que se preocupam com a escolha do modelo, controle local de dados e barreiras de acesso mais baixas, essa diferença é importante.

Este artigo mantém a estrutura central do artigo de origem, reescrevendo a linguagem em uma versão de publicação em inglês mais limpa. Também adiciona metadados de SEO, etapas práticas de instalação, perguntas frequentes e links verificados relacionados.

Claude Science É Poderoso, Mas o Acesso Ainda é Limitado

O Claude Science é a bancada de IA da Anthropic para cientistas. Ele foi projetado para reunir ferramentas de pesquisa comuns em um único ambiente, para que os pesquisadores possam passar da exploração da literatura para análise, execução de código, figuras e escrita sem precisar alternar constantemente entre aplicativos separados.

O problema que o Claude Science tenta resolver é muito familiar aos pesquisadores. Um único projeto pode exigir a busca de artigos, consulta a bancos de dados biológicos, escrita de notebooks, execução de scripts estatísticos, gerenciamento de jobs computacionais, produção de figuras e a elaboração de um artigo. Cada etapa pode viver em uma ferramenta diferente. O fluxo de trabalho funciona, mas a troca de contexto é custosa.

O Claude Science tenta reduzir esse atrito ao reunir ferramentas científicas, fluxos de trabalho de agentes, gerenciamento computacional e artefatos reproduzíveis em uma única bancada.

O Que o Claude Science Reúne

O Claude Science foca em três áreas.

Primeiro, ele conecta bancos de dados científicos e fluxos de trabalho de domínio. A Anthropic afirma que o Claude Science inclui mais de 60 habilidades e conectores selecionados em áreas como genômica, análise de célula única, proteômica, biologia estrutural e quimioinformática. Em vez de pesquisar manualmente UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL, GEO e outras fontes uma a uma, os pesquisadores podem fazer perguntas em linguagem natural e deixar que os agentes recuperem e sintetizem as informações relevantes.

`com/cms-assets/image/2026/07/99f56e42-d92f-48a9-aa5d-504db146e36e-03-de7887f5-605d-4a28-9e5b-428a28bb3170.png)

Em segundo lugar, utiliza um fluxo de trabalho multi-agente. Um agente coordenador pode planejar o trabalho, agentes especialistas podem lidar com subtarefas, e agentes do tipo revisor podem verificar citações, cálculos e consistência de figuras. O objetivo não é apenas gerar texto, mas tornar os artefatos de pesquisa mais fáceis de auditar e reproduzir.

Em terceiro lugar, conecta-se a recursos computacionais. O Claude Science pode ser executado localmente no macOS ou Linux, ou funcionar através de máquinas remotas, SSH, nós de login HPC e recursos de GPU na nuvem. Isso é importante para o trabalho científico real, porque projetos de pesquisa frequentemente exigem grandes conjuntos de dados, tarefas de longa duração e hardware que vai além de um laptop.

Por que os pesquisadores ainda encontram barreiras

O Claude Science é útil, mas o artigo original aponta três limitações práticas:

1. Está disponível para macOS e Linux.
2. Está em versão beta para usuários Claude Pro, Max, Team e Enterprise.
3. Está vinculado ao Claude como camada de modelo.

Para alguns grupos de pesquisa, especialmente equipes que precisam de acesso de menor custo, provedores de modelos nacionais, modelos locais ou implantação mais flexível, esses limites podem tornar o Claude Science difícil de alcançar.

Boas notícias: OpenScience chega como uma alternativa de código aberto

OpenScience é a resposta de código aberto para essa lacuna. Foi construído pela Synthetic Sciences e posicionado como uma bancada de trabalho de IA para pesquisa científica. A promessa central é próxima à do Claude Science: dar ao sistema um objetivo de pesquisa e deixá-lo trabalhar na literatura, hipóteses, código, experimentos, análise e redação em um espaço de trabalho contínuo.

A maior diferença é que o OpenScience é independente de modelo. Ele não é projetado em torno de um único provedor de modelo. Você pode usar modelos de fronteira, modelos de peso aberto ou modelos locais, dependendo da sua própria configuração e orçamento.

Isso significa que um pesquisador pode usar o Claude para uma tarefa, DeepSeek ou GLM para outra, e um modelo local através do Ollama quando o controle de dados for mais importante. A escolha do modelo não fica presa dentro do ecossistema de um único fornecedor.

Escolha de modelo: Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi e modelos locais

O OpenScience suporta um fluxo de trabalho "traga sua própria chave". Você fornece chaves de API para os provedores de modelo que deseja usar, e as solicitações vão diretamente para o provedor. O projeto também suporta fluxos de trabalho com modelos locais, o que pode ser útil quando

você não quer que dados saiam da sua máquina.

Isso é importante por três motivos:

1. Controle de custos: tarefas diferentes podem não precisar do mesmo modelo caro.
2. Acesso regional: algumas equipes podem ter acesso mais fácil ao DeepSeek, GLM, Kimi ou outros provedores.
3. Controle de dados: modelos locais podem reduzir a quantidade de informações enviadas a provedores externos.

O README oficial do OpenScience também diz que ele funciona como um workspace no navegador, sustentado por um servidor local. O workspace inclui uma árvore de arquivos, editor, terminal, histórico de sessão e renderização para artefatos de pesquisa, como moléculas, estruturas, genomas e gráficos.

Habilidades de Pesquisa e Bancos de Dados Científicos

O artigo original descrevia o OpenScience como tendo mais de 250 habilidades de pesquisa. O README oficial atual no GitHub lista mais de 290 habilidades, incluindo treinamento, avaliação, trabalho com datasets, biologia molecular e clínica, quimioinformática, artigos, LaTeX, figuras e computação em nuvem.

O OpenScience também expõe bancos de dados científicos como ferramentas. O README menciona UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL, PubChem, arXiv, OpenAlex, Semantic Scholar e cerca de mais 30. Isso é importante porque um agente de pesquisa de IA se torna muito mais útil quando pode consultar os bancos de dados corretos, em vez de depender apenas da memória do modelo.

Como Instalar o OpenScience

O OpenScience é instalado via npm. Se você já tem Node.js e npm disponíveis, a opção mais rápida é executá-lo com npx.

npx synsci

Após executar o comando, o OpenScience deve abrir o workspace no seu navegador. Na primeira execução, ele guiará você pela configuração do modelo. Você pode usar modelos gerenciados pelo Atlas, suas próprias chaves de provedor ou começar com opções de demonstração disponíveis, se a versão atual suportar.

Se você preferir uma instalação global, use o npm:

npm install -g @synsci/openscience
openscience

Você também pode iniciar o OpenScience dentro de um diretório específico do projeto:

openscience ~/code/meu-projeto

Início Rápido com Sua Própria Chave de API

O fluxo de trabalho típico de trazer sua própria chave funciona assim:

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
openscience

O OpenScience também oferece suporte a outras chaves de provedores, como chaves da OpenAI e Gemini, dependendo da configuração de provedor suportada pela versão atual. A ideia principal é que suas credenciais permanecem na sua máquina e as solicitações vão diretamente para o provedor selecionado.

Se você quiser gerenciar chaves pelo terminal, o README oficial também menciona:

openscience keys add

A partir daí, você pode escolher modelos no seletor de modelos do workspace e alternar entre provedores conforme necessário.

Atlas é Opcional

A Synthetic Sciences também oferece o Atlas, uma plataforma gerenciada que fornece acesso a modelos de fronteira selecionados por meio de uma carteira pré-paga. Isso pode ser útil se você não quiser configurar chaves de API separadas para cada provedor.

Mas o Atlas não é necessário para o OpenScience. O README oficial afirma que o uso com sua própria chave é gratuito e não depende do Atlas. Na prática, o Atlas é uma camada de conveniência, enquanto o fluxo de trabalho local de código aberto permanece disponível.

Comandos úteis do Atlas incluem:

openscience login
openscience wallet
openscience status
openscience logout

OpenScience vs Claude Science

Área	Claude Science	OpenScience
Posicionamento principal	Ambiente de trabalho de IA para cientistas	Ambiente de trabalho de IA de código aberto para pesquisa científica
Escolha de modelo	Focado em Claude	Agnóstico em relação a modelos: Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi, modelos locais e mais
Modelo de acesso	Claude Pro, Max, Team e versão beta Enterprise	Fluxo de trabalho local de código aberto com modelos gerenciados opcionais do Atlas
Instalação	Aplicativo/ambiente de trabalho Claude Science	Comando npm ou npx
Computação	Local, SSH, HPC, computação em nuvem estilo Modal	Servidor/workspace local, ferramentas, terminal, roteamento de provedor, integrações de computação em nuvem dependendo da configuração
Habilidades/conectores	Mais de 60 habilidades e conectores científicos selecionados	O artigo original mencionava mais de 250; o README atual lista mais de 290 habilidades
Controle de dados	Executa na infraestrutura local ou do laboratório; envia o contexto necessário para o Claude	Traga sua própria chave, workspace local, opção de modelo local e solicitações diretas ao provedor
Licença	Produto proprietário	Licença de código aberto Apache-2.0

Notas de Segurança Antes de Usar o OpenScience

O OpenScience é uma ferramenta poderosa, mas deve ser tratado como qualquer agente que pode executar comandos. O README oficial afirma que o agente não está em um ambiente isolado. Seu sistema de permissões visa mantê-lo ciente das ações, mas não é o mesmo que isolamento.

Para trabalhos sensíveis, considere executar o OpenScience em um contêiner, máquina virtual ou ambiente de pesquisa controlado. Tenha cuidado também com credenciais, conjuntos de dados privados e qualquer comando que possa modificar arquivos ou chamar serviços externos.

Mais Uma Coisa: OpenScience Não é da Anthropic

O README do OpenScience inclui um aviso claro: o OpenScience é um projeto independente e não é afiliado, endossado ou patrocinado pela Anthropic. Ele usa

o nome "Claude" é usado apenas para descrever compatibilidade.

Vale a pena manter esse aviso. O OpenScience pode ser comparado ao Claude Science, mas não é um produto oficial da Anthropic. Se você escrever sobre ele, use "alternativa", "alternativa de código aberto" ou "workbench independente de modelo", não "versão oficial do Claude Science".

Casos de Uso Práticos

O OpenScience é mais relevante quando um pesquisador ou engenheiro de pesquisa deseja um único espaço de trabalho para:

1. Revisão de literatura e descoberta de artigos.
2. Geração de hipóteses e planejamento de pesquisa.
3. Escrita e execução de código.
4. Análise de conjuntos de dados e execução de experimentos.
5. Consultas a bancos de dados científicos.
6. Geração de figuras e revisão de artefatos.
7. Elaboração de relatórios técnicos ou resumos no formato de artigos.

Para startups e equipes de produtos de IA, a lição mais interessante é o padrão de produto: um agente se torna mais valioso quando possui um fluxo de trabalho, não apenas uma caixa de bate-papo. Um agente de pesquisa precisa de ferramentas, memória, arquivos, acesso ao terminal, artefatos reproduzíveis, roteamento de modelo e ciclos de revisão. Esse mesmo padrão também se aplica a muitos produtos de IA para produtividade fora da ciência.

FAQ

O que é o OpenScience?

OpenScience é um workbench de IA de código aberto para pesquisa científica. Ele funciona como um espaço de trabalho baseado em navegador, com um servidor local, agentes de pesquisa, ferramentas, acesso ao terminal e roteamento de provedores de modelo.

O OpenScience é um produto oficial do Claude Science?

Não. O OpenScience é um projeto independente da Synthetic Sciences. Não é afiliado, endossado ou patrocinado pela Anthropic.

O OpenScience pode usar DeepSeek ou GLM?

Sim, o OpenScience foi projetado para ser independente de modelo. Ele pode funcionar com vários provedores de modelo, incluindo Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi e modelos locais, desde que o provedor seja suportado e configurado.

Como instalar o OpenScience?

O comando mais rápido é npx synsci. Você também pode instalá-lo globalmente com npm install -g @synsci/openscience e depois executar openscience.

O OpenScience requer o Atlas?

Não. O Atlas é uma plataforma gerenciada opcional da Synthetic Sciences. Você pode usar o OpenScience com suas próprias chaves de API sem usar o Atlas.

O OpenScience é seguro para dados de pesquisa confidenciais?

Ele pode oferecer mais controle local do que um fluxo de trabalho totalmente hospedado, mas você ainda precisa ter cuidado. O README oficial diz que o agente não está em um ambiente isolado, então use um contêiner, VM ou ambiente controlado se precisar de isolamento.

Qual é a principal diferença entre o OpenScience e o Claude Science?

O Claude Science é o workbench de IA focado no Claude, da Anthropic, para cientistas. O OpenScience segue uma ideia semelhante de workbench de pesquisa, mas é de código aberto e independente de modelo.

Ferramentas Relacionadas

• OpenScience: O workbench de IA de código aberto para pesquisa científica da Synthetic Sciences.
• [Claude Science](https://www.

anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench): A bancada de IA para cientistas da Anthropic, disponível em versão beta para planos Claude compatíveis.

• Ollama: Um runtime de modelo local que pode ajudar equipes a executar modelos abertos em suas próprias máquinas.
• Node.js: O runtime JavaScript necessário para fluxos de instalação baseados em npm.
• Bun: Um runtime e conjunto de ferramentas JavaScript usado para desenvolvimento do OpenScience a partir do código-fonte.
• Modal: Uma plataforma de computação em nuvem relevante para cargas de trabalho científicas e de IA.
• NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit: O kit de ferramentas da NVIDIA para fluxos de trabalho agênticos em ciências da vida.

Links Relacionados

• Repositório GitHub do OpenScience: Código-fonte, README, comandos de instalação, licença e notas de segurança.
• Site do OpenScience: Página oficial do produto para a bancada OpenScience.
• Documentação da Synthetic Sciences: Central de documentação para produtos e fluxos de trabalho da Synthetic Sciences.
• Anúncio do Claude Science: Artigo oficial de lançamento do Claude Science pela Anthropic.
• Aplicativo Claude Science: Ponto de entrada oficial do Claude Science.
• Download do Node.js: Página oficial de download do Node.js para instalação via npm.
• Instalação do Bun: Guia oficial de instalação do Bun para desenvolvimento a partir do código-fonte.

Resumo

O OpenScience é uma alternativa open-source oportuna ao Claude Science. Ele segue a mesma direção geral — construir uma bancada de IA para pesquisa científica — mas torna a escolha de modelos, fluxos de trabalho locais e acesso open-source centrais para a experiência.

Para pesquisadores, os pontos mais importantes são simples: o OpenScience pode ser instalado via npm, funciona com diversos provedores de modelos e pode ser usado sem o Atlas se você trouxer suas próprias chaves de API. Para trabalhos sensíveis, o isolamento ainda é importante, pois o agente não está em ambiente isolado.

A principal conclusão: o Claude Science mostra para onde as bancadas científicas de IA estão indo, enquanto o OpenScience torna essa ideia mais aberta, flexível e mais fácil de experimentar.