专家级深度调研：提出科学问题后，SciMaster自动将问题拆解为多个子任务，灵活调用WebSearch、WebParse、PaperSearch等检索方式，对全域互联网与全量文献进行检索，收集论文、专利、数据等资料，生成可直接落地的深度调研报告，支持一键导出与分享。
思维链编辑：研究者可随时暂停并介入深度思考过程，修改任务逻辑与内容，与智能体共同思考、迭代优化，实现“人机协同”科研。
全学科工具调用：集成众多科学专用工具，支持“主动调用”与“自动调用”两种方式，并可一键将原有科学计算工具升级为智能体。
干湿闭环实验：可直接调用Uni-Lab提供的MCP服务，无缝集成实验室仪器与软件系统，构建涵盖软硬件、研究人员与科研数据的完整实验生态。
开源开放生态：已接入DeepModeling开源社区，孕育了上千款Agent-ready工具与数百个Agent应用，并催生了ChemMaster等子智能体。

SciMaster目前处于内测阶段，采用邀请码机制。用户可前往SciMaster官网提交申请，获取邀请码后登录网页端，即可体验产品的全部功能。
使用方法非常简单：在对话框中输入科研问题，例如“分子动力学在药物筛选中的典型流程是怎样的”，SciMaster会自动拆解任务、检索文献与数据、调用相关工具，最终交付一份带文献支撑的深度调研报告。
生成过程中，研究者可点击“暂停”介入思维链编辑，调整任务方向与逻辑；报告完成后可一键导出、自由分享，也可通过玻尔科研空间站接入课题组私有数据与自建智能体，开展更复杂的协同研究。

SciMaster的核心优势体现在技术领先与生态开放两个方面。
技术层面，其底层X-Master框架在“人类最后考试”（HLE）测试中取得32.1%的成绩，成为首个突破30%门槛的系统，超越OpenAI和Google的相关产品；SciMaster在OpenAI FrontierScience排行榜上位列第一，其6小时运行成果即可比肩资深理论物理学博士1至3个月的饱和工作量。
生态层面，SciMaster依托Innovator科学基座大模型与玻尔科研空间站，打通“读、算、做”全流程，支持海量工具调用与超长程上下文管理，为用户提供“自动驾驶”般的科研体验，并始终拥抱开源开放，任何人都可一键把原有科学计算工具升级为智能体。

与ChatGPT、Claude等通用对话式AI助手相比，SciMaster是面向科学研究深度定制的专业智能体。通用助手擅长问答与文本生成，但难以执行复杂科学计算、调用专业科研工具或对接实验设备；SciMaster则围绕“搜、读、算、做、写”构建完整科研闭环，实现从文献调研到干湿闭环实验的一体化支持。
在科学推理能力上，X-Master在HLE测试中超越OpenAI与Google的相关产品，展现出更强的科学问题求解能力；同时SciMaster支持思维链编辑，研究者可全程介入干预，保证结果可控可复现，这是多数通用AI助手不具备的。
在生态上，SciMaster接入DeepModeling开源社区，支持一键将科学计算工具升级为智能体，比封闭的商用产品更具开放性与可扩展性。

Q1: SciMaster目前如何获取使用资格？
A1: SciMaster正处于内测阶段，用户需前往官网提交申请并获取邀请码，凭邀请码登录网页端即可体验全部功能。
Q2: SciMaster与ChatGPT等通用AI助手有什么区别？
A2: SciMaster是面向科学研究的通用科研智能体，围绕“搜、读、算、做、写”构建科研闭环，支持科学工具调用、思维链编辑与干湿闭环实验；通用AI助手则主要擅长日常问答与文本生成。
Q3: SciMaster支持哪些科研领域？
A3: SciMaster是“通用”科研智能体，覆盖物理、化学、材料、生命科学等全学科领域，可检索全域互联网与全量文献，并调用各学科专业工具。
Q4: SciMaster是否开源？
A4: SciMaster始终拥抱开源开放，其底层X-Master框架为开源项目，已接入DeepModeling开源社区，用户可一键将原有科学计算工具升级为智能体。
Q5: SciMaster生成的研究报告是否可靠？
A5: SciMaster会检索并引用论文、专利、数据等来源作为支撑，同时支持用户通过思维链编辑介入推理过程，确保结果的准确性、可控性与可复现性。