2025年最佳的 228 个研究工具

OpenPaper 学术加速器是一款专为学术研究者和学生设计的工具，帮助用户更高效地查阅、引用和总结学术文献。通过集成多种学术资源，用户可以快速获取所需文献，并生成参考文献格式，极大地提升了研究效率。该工具的核心优势在于其强大的文献搜索功能和智能化的阅读体验，适合各类学术研究需求，现阶段免费提供基础功能。

Minicule是一个用于EBV研究和科学发现的平台。它可以帮助用户将复杂数据转化为清晰的知识图谱，加速研究发现过程。该产品为生命科学领域的研究者提供了强大的数据可视化和协作工具。

Eureka AI Agent是一款基于AI技术的创新工具，能够帮助用户解锁深度洞察，加速创新，提升研发战略。其主要优点包括高效、准确的信息检索与分析能力，以及智能化的技术方案探索功能。Eureka AI Agent背景信息来源于Patsnap公司，定位于提供高级AI解决方案。

该产品是一个 Python 脚本，利用 Gemini API 从 arXiv 获取和总结研究论文。它帮助研究人员、学生和爱好者快速提取关键信息，从而节省阅读冗长文献的时间。该工具不仅适合个体用户，还可以自动化日常的文献检索，提升研究效率。产品免费提供，易于安装和配置。

SurfSense 是一款开源的 AI 研究助手，它将多种外部资源（如搜索引擎、Slack、Notion 等）整合在一起，帮助用户高效地进行研究和信息管理。该产品支持多种文件格式的上传与搜索，具备自然语言交互能力，并能快速生成内容。SurfSense 旨在提升研究效率，适合对知识管理有高需求的用户。

DeerFlow 是一个深度研究框架，旨在结合语言模型与如网页搜索、爬虫及 Python 执行等专用工具，以推动深入研究工作。该项目源于开源社区，强调贡献回馈，具备多种灵活的功能，适合各类研究需求。

CameraBench 是一个用于分析视频中相机运动的模型，旨在通过视频理解相机的运动模式。它的主要优点在于利用生成性视觉语言模型进行相机运动的原理分类和视频文本检索。通过与传统的结构从运动 (SfM) 和实时定位与*构建 (SLAM) 方法进行比较，该模型在捕捉场景语义方面显示出了显著的优势。该模型已开源，适合研究人员和开发者使用，且后续将推出更多改进版本。

Atypica.AI 是一个专注于商业研究的智能体框架，利用语言模型来分析和理解消费者情绪、市场认知与决策偏好。该产品通过模拟消费者个性与认知，为品牌提供深入的洞察，从而帮助其在激烈的市场中定位和提升自身竞争力。其主要优点包括提升品牌故事的传播能力、优化市场策略及增强消费者忠诚度，适合希望深入理解目标市场的企业和品牌。Atypica.AI 的价格及定位依据具体使用需求而定，通常面向中大型企业。

SmolDocling-256M-preview是由ds4sd推出的一个具有256M参数的语言模型，专注于医学领域。其重要性在于为医学文本处理、医学知识提取等任务提供了有效的工具。在医学研究和临床实践中，大量的文本数据需要进行分析和处理，该模型能够理解和处理医学专业语言。主要优点包括在医学领域有较好的性能表现，能够处理多种医学相关的文本任务，如疾病诊断辅助、医学文献摘要等。该模型的背景是随着医学数据的增长，对处理医学文本的技术需求日益增加。其定位是为医学领域的研究人员、医生、开发者等提供语言处理能力支持，目前未提及价格相关信息。

该产品是基于格子玻尔兹曼方法（LBM）的项目，格子玻尔兹曼方法是一种用于计算流体动力学的数值技术，通过模拟微观粒子的运动来描述宏观流体行为。其重要性在于可以对复杂流体系统进行高效模拟，例如多相流、多孔介质中的流动等。主要优点包括计算效率较高、边界条件处理相对简单、易于并行化等。从项目页面来看，该项目是开源项目，托管于GitHub，适合研究人员、学生等进行相关的流体动力学模拟研究和学习，定位为科研和学术用途，目前免费使用。

CustomGPT.ai Researcher 是一款基于人工智能的深度研究工具，旨在帮助用户快速生成高质量的文章。它结合了先进的自然语言处理技术，能够从用户提供的自定义知识库或公共互联网资源中提取信息，并生成结构化、逻辑清晰的文章。该工具对于需要进行大量研究和写作的用户来说非常实用，能够显著提高工作效率，节省时间和精力。其价格和具体定位尚未明确，但根据其功能和目标受众，可能主要面向企业和专业人士。

Project Aria 是 Meta 推出的专注于第一人称视角研究的项目，旨在通过创新技术推动增强现实（AR）和人工智能（AI）的发展。该项目通过 Aria Gen 2 眼镜等设备，从用户视角收集信息，为机器感知和 AR 研究提供支持。其主要优点包括创新的硬件设计、丰富的开源数据集和挑战赛，以及与全球研究合作伙伴的紧密合作。该项目的背景是 Meta 对未来 AR 技术的长期投入，旨在通过开放研究推动行业进步。

Google CameraTrapAI 是一个用于野生动物图像分类的 AI 模型集合。它通过运动触发的野生动物相机（相机陷阱）拍摄的图像来识别动物物种。该技术对于野生动物监测和保护工作具有重要意义，能够帮助研究人员和保护工作者更高效地处理大量的图像数据，节省时间并提高工作效率。该模型基于深度学习技术开发，具有高准确性和强大的分类能力。

Shandu是一个基于AI的研究系统，能够通过多源信息合成和深度迭代探索生成全面的研究报告。它利用先进的语言模型和智能网络爬虫技术，自动完成从问题澄清到内容分析的全过程。其主要优点包括高效的信息整合能力、灵活的多源数据处理以及强大的知识合成能力。该产品适用于需要快速生成高质量研究报告的场景，如学术研究、市场情报分析和技术探索。目前该产品为开源项目，用户可以根据需求进行定制和扩展。

Deep Review by SciSpace 是一款面向科研人员和学者的深度文献综述工具。它利用人工智能技术，帮助用户快速完成系统性文献综述，确保不遗漏重要论文。该工具支持多种功能，如文献搜索、深度分析、数据提取等，旨在提高科研效率。其定位为科研人员的智能助手，价格可能需要通过官网进一步确认。

Aria Gen 2 是 Meta 推出的第二代研究级智能眼镜，专为机器感知、情境 AI 和机器人研究而设计。它集成了先进的传感器和低功耗的机器感知技术，能够实时处理 SLAM、眼动追踪、手势识别等功能。该产品旨在推动人工智能和机器感知技术的发展，为研究人员提供强大的工具来探索如何让 AI 更好地理解人类视角的世界。Aria Gen 2 不仅在技术上取得了突破，还通过与学术界和商业研究实验室的合作，促进了开放研究和公众对这些关键技术的理解。

该产品是一个基于Web的AI研究工具，旨在帮助用户快速、深入地进行主题研究。它通过整合多种搜索引擎、网络爬虫技术和大型语言模型，能够迭代地进行深度研究，并以直观的树形结构展示研究过程。该工具支持多种语言的搜索，还具备实时反馈、搜索可视化、导出报告等功能，极大地提高了研究效率。它适用于需要进行大量信息收集和分析的用户，无论是学生、研究人员还是专业人士，都能从中受益。目前该产品免费提供，具有很高的性价比和实用价值。

DeepTutor 是一款面向学术研究与学习的智能工具，通过 AI 技术为用户提供深度的文档解读服务。它不仅能够提取文本信息，还能理解图表、公式等复杂内容，帮助用户快速获取关键信息。该产品主要面向学生、研究人员以及专业人士，旨在提高他们的学习和研究效率。目前，DeepTutor 提供免费试用，用户可以通过上传文件并选择不同的生成模型来体验其强大的功能。

Deep research 是由 OpenAI 开发的一种新型模型能力，专注于通过互联网进行多步骤复杂任务的研究。它基于 OpenAI o3 的早期版本优化而成，能够通过推理搜索、解读和分析大量文本、图像和 PDF 文件，并根据遇到的信息灵活调整策略。该模型还可以读取用户提供的文件，并通过编写和执行 Python 代码来分析数据。Deep research 的主要优点包括强大的推理能力和对复杂任务的高效处理能力，适用于需要深入研究和分析的场景。其背景是 OpenAI 在人工智能领域的持续创新，旨在为用户提供更强大的工具来解决复杂的现实问题。目前，该模型主要面向 Pro 用户，价格和具体定位尚未明确。

AI co-scientist 是谷歌研究团队开发的一款多智能体 AI 系统，旨在通过人工智能技术辅助科学研究。该系统基于 Gemini 2.0 构建，能够模拟科学方法的推理过程，生成新的研究假设和实验方案。它通过多智能体协作，利用生成、反思、排名、进化等多种机制，不断优化输出结果。AI co-scientist 的主要优点包括高效生成新颖的科学假设、强大的跨学科知识整合能力以及与科学家的协作能力。该系统目前处于研究阶段，通过与全球顶尖科研机构合作，验证其在生物医学等领域的应用潜力。

BioEmu 是微软开发的一种深度学习模型，用于模拟蛋白质的平衡系综。该技术通过生成式深度学习方法，能够高效地生成蛋白质的结构样本，帮助研究人员更好地理解蛋白质的动态行为和结构多样性。该模型的主要优点在于其可扩展性和高效性，能够处理复杂的生物分子系统。它适用于生物化学、结构生物学和药物设计等领域的研究，为科学家提供了一种强大的工具来探索蛋白质的动态特性。

该产品是一个由Vectara开发的开源项目，用于评估大型语言模型（LLM）在总结短文档时的幻觉产生率。它使用了Vectara的Hughes幻觉评估模型（HHEM-2.1），通过检测模型输出中的幻觉来计算排名。该工具对于研究和开发更可靠的LLM具有重要意义，能够帮助开发者了解和改进模型的准确性。

PIKE-RAG 是微软开发的一种领域知识和推理增强生成模型，旨在通过知识提取、存储和推理逻辑增强大型语言模型（LLM）的能力。该模型通过多模块设计，能够处理复杂的多跳问答任务，并在工业制造、矿业和制药等领域显著提升了问答准确性。PIKE-RAG 的主要优点包括高效的知识提取能力、强大的多源信息整合能力和多步推理能力，使其在需要深度领域知识和复杂逻辑推理的场景中表现出色。

SWE-Lancer 是由 OpenAI 推出的一个基准测试，旨在评估前沿语言模型在真实世界中的自由软件工程任务中的表现。该基准测试涵盖了从 50 美元的漏洞修复到 32000 美元的功能实现等多种独立工程任务，以及模型在技术实现方案之间的选择等管理任务。通过模型将性能映射到货币价值，SWE-Lancer 为研究 AI 模型开发的经济影响提供了新的视角，并推动了相关研究的发展。

Goedel-Prover 是一款专注于自动化定理证明的开源大型语言模型。它通过将自然语言数学问题翻译为形式化语言（如 Lean 4），并生成形式化证明，显著提升了数学问题的自动化证明效率。该模型在 miniF2F 基准测试中达到了 57.6% 的成功率，超越了其他开源模型。其主要优点包括高性能、开源可扩展性以及对数学问题的深度理解能力。Goedel-Prover 旨在推动自动化定理证明技术的发展，并为数学研究和教育提供强大的工具支持。

Perplexity Deep Research 是一种先进的研究工具，它通过深度搜索、分析和推理，能够在短时间内生成高质量的研究报告。该技术的重要性在于极大地节省了用户的时间和精力，使其能够快速获取专业级别的分析结果。它适用于多种领域，如金融、营销、技术等，具有广泛的适用性和高效性。该产品目前免费开放给所有用户，Pro 订阅用户可以享受无限次查询，非订阅用户每天有有限次数的使用机会。

Anthropic 经济指数是一个专注于研究人工智能对劳动力市场和经济影响的项目。它通过分析大量匿名化的 Claude.ai 对话数据，提供关于 AI 在现代经济中实际应用的详细图景。该指数的首次报告基于数百万条对话数据，揭示了 AI 在不同职业任务中的使用情况。其主要优点在于提供实证数据支持政策制定，并通过开放数据集促进研究合作。该指数的背景是 AI 技术的快速发展对工作方式的深远影响，旨在为应对未来劳动力市场的变化提供科学依据。

Open-source DeepResearch 是一个开源项目，旨在通过开源的框架和工具复现类似 OpenAI Deep Research 的功能。该项目基于 Hugging Face 平台，利用开源的大型语言模型（LLM）和代理框架，通过代码代理和工具调用实现复杂的多步推理和信息检索。其主要优点是开源、可定制性强，并且能够利用社区的力量不断改进。该项目的目标是让每个人都能在本地运行类似 DeepResearch 的智能代理，使用自己喜爱的模型，并且完全本地化和定制化。

OpenDeepResearcher 是一个基于 AI 的研究工具，通过结合 SERPAPI、Jina 和 OpenRouter 等服务，能够根据用户输入的查询主题，自动进行多轮迭代搜索，直至收集到足够的信息并生成最终报告。该工具的核心优势在于其高效的异步处理能力、去重功能以及强大的 LLM 决策支持，能够显著提升研究效率。它主要面向需要进行大量文献搜索和信息整理的科研人员、学生以及相关领域的专业人士，帮助他们快速获取高质量的研究资料。该工具目前以开源形式提供，用户可以根据需要自行部署和使用。

Deep Research 是 OpenAI 开发的智能代理功能，能够在短时间内完成复杂的多步骤研究任务。它通过互联网搜索和分析大量信息，为用户提供类似于专业分析师水平的综合报告。该工具基于即将推出的 OpenAI o3 模型优化，能够处理文本、图像和 PDF 文件，适用于需要进行深入研究的用户，如金融、科学、政策和工程领域的专业人士，以及需要个性化建议的消费者。Deep Research 的推出标志着 OpenAI 在开发通用人工智能（AGI）方面迈出了重要一步，有助于推动科学发现和知识创造。