AI for Science的决胜之道：多模型协同编排能力

当业界纷纷追逐「更强大的模型」时，真正的领跑者已经在布局「更高效的协作」。当全球 AI for Science 领域还在较量「谁的模型性能更优」时，真正稀缺的战略资源已悄然转移——核心已不再是模型本身，而是如何让不同代际、不同技术路线、不同学科知识深度的模型，像一个高效的研究团队般协同运作。Anthropic 在 2026 年 5 月发布的 BioMysteryBench 研究中，坦诚指出 Claude「适合辅助角色，难以主导科研进程」；Google DeepMind 通过 6 个分工精细的 Agent