稳定的差异化科研倾向。
我们训练「联、构、品、创、谨」等不同科研倾向的专业小语言模型，让团队长期保持不同的观察角度、判断习惯和审查方式，而不是依靠同一个通用模型反复生成相似答案。
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让多智能体团队，
Ligase
生物医药科研智能体
01 / Ligase · Biopharma scientific agent
让多智能体团队，
加速生物医药科研。
不是让一个 AI 回答问题，而是让一支科研智能体团队围绕同一个研究目标持续协作。它们结合企业已有的实验、资料和研究历史，检索证据、形成判断、发现分歧，并帮助科研人员推进下一步研究。
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02 / Scientific team
不是多个通用模型同时回答，而是一支有分工的科研团队。
科研问题↓
联构品创谨
自训练专业小语言模型
Frontier LLM复杂推理 · 任务执行 · 信息综合
分析·综合·执行
Scientific ToolsAlphaFold · 专业科学模型 · 数据库 · 计算工具 · MCP
各自做擅长的事情。
前沿大模型承担复杂推理、任务执行与信息综合；AlphaFold、结构预测、分子设计等专业科学模型则作为工具按需调用。不同能力各自做擅长的事情，再由团队共同完成科研任务。
小模型提供稳定的差异化科研倾向，大模型提供更强的通用推理，专业模型提供确定性的科学计算。
03 / Enterprise research context
科研团队，不必每一次从零开始。
公共知识可以重新搜索，但一家企业自己的研究历史无法从互联网上重新获得。
历史实验项目资料内部数据过去判断失败尝试公开文献
↓
Ligase AI Research Team
↓
新的分析与决策
继续进入 Context ↺
多智能体团队可以在企业已有的实验、证据和研究决策之上继续工作，让新的研究继承过去的 Context。
04 / Scientific workflow
进入科研人员真正工作的地方。
Scientific Artifact 和 MCP 不是另一套产品，而是让团队进入真实科研工作流的接口。
Scientific Table
Scientific Image
Protein Structure
Molecule
实验表格、科研图像、蛋白结构和分子可以直接成为团队的工作上下文；对于科研人员已经依赖的专业软件，则通过 MCP 和工具接口连接，而不是重新复制一套软件。
看到什么，就直接和 Ligase 讨论什么。团队在同一个上下文里检索、分析和复核，再把确认过的结果带回企业研究历史。
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05 / ResearchClawBench
Ligase，登上科研自动研究榜单第一。
ResearchClawBench 面向端到端自动研究能力，按多个真实科研领域进行公开评测。当前官方榜单显示，Ligase 以 Pass@1 Overall 34.8 位列第 1 名。
打开官方榜单 ↗
ResearchClawBench / Pass@1
科研 Agent 的公开评级。
34.8Overall
当前公开榜单第 1 名
当前公开榜单第 1 名
榜单当前标注为 Ligase · GPT-5.6-Sol。它评估检索、分析、工具调用与结果交付组成的完整自动研究过程。
- 评测模式
- Pass@1
- 覆盖领域
- 10 个科研领域
- 成绩来源
- 官方公开榜单
榜单会持续更新，页面成绩以 ResearchClawBench 官方入口为准。