OpenAI 于 7 月 29 日推出“ChatGPT for Academic Researchers”，计划向 10 万名科研人员提供为期 1 年的免费使用资格，开放前沿模型与一整套研究工作区。按照官方安排，10 万人是到 2027 年要达到的目标，今夏先放出 1 万个名额。
首批入选机构包括巴黎高等师范学院（ENS）和普林斯顿高等研究院（IAS）。符合条件的研究者可使用 GPT-5.6 Sol Pro。文中称，这是 OpenAI 当前的旗舰模型。
把科研流程放进同一套工作区
OpenAI 这次提供的并不只是一个聊天界面，而是把科研人员原本分散在编辑器、文献管理软件、终端和聊天窗口之间的工作流程，集中到同一个工作区。
按文中描述，研究者可以用 ChatGPT 阅读论文、讨论想法并生成假设；用 Codex 写代码、跑数据、做形式化验证；在申请经费、撰写基金材料和起草论文手稿时，再交给 ChatGPT Work 处理。
获批研究者可获得的产品组合包括 ChatGPT、ChatGPT Work、Codex，以及扩容版 Deep Research、更高的使用限额和更大的上下文窗口。
这套系统还叠加了 75 个以上生命科学相关技能，覆盖遗传、基因组、单细胞分析、蛋白建模和药物发现等方向。连接器方面，可接入文献库、公共基因组和临床数据库、卫星影像，也支持接入 Zotero、GitHub 等常用工具。文中还提到，从 Zotero、GitHub 到 Boltz、NGS 分析，科研工具被打包接入同一工作区。
模型也有分工。GPT-5.6 Terra 负责日常任务，Luna 处理轻量任务，Sol 则用于更复杂的科学和数学问题。
官方给出的使用数据
OpenAI 表示，目前每周约有 130 万人使用 ChatGPT 进行高等科学和数学相关工作，累计产生约 840 万条消息。
数学领域的一个信号来自 arXiv。文中援引的数据称，在致谢中提到 ChatGPT 的 arXiv 数学论文，2 月时有 14 篇，到 6 月增至 97 篇；7 月前三周截至 21 日已达到 100 篇。
另一组数据来自不同使用强度科研人员的行为差异。AI 使用量位于前 20% 的科学家中，把预估耗时 4 小时以上的任务整体交给 AI 的比例接近 7%；其他同行为 3.5%。
研究级能力与默认隐私设置
文中提到，衡量研究级数学推理的 FrontierMath Tier 4 测试中，Sol 的成绩为 83%，上一代 GPT-5.5 为 72.5%。在复杂生物数据分析测试 GeneBench Pro 中，Sol Pro 解出 31.5% 的题目。
针对隐私，文中称，这次工作区默认不使用研究者内容训练模型，并提供企业级隐私保护。
文章据此认为，OpenAI 试图让研究者把检索、分析和写作都放在 ChatGPT 与 Codex 体系内完成，从而形成持续使用习惯。
免费资格的三项限制
这项免费计划并非无限使用。文中称，官方明确表示，使用限额与 ChatGPT Pro 大致相当，超过额度后需要自行付费购买。
第二项限制是不包含 OpenAI API 额度。文中提到，自助版计划已明确写明不含 API 配额。
第三项限制是模型权重并不开放。研究者获得的是 12 个月的产品使用权，可以调用模型，但无法查看或修改模型权重。
申请门槛也较高。申请者必须是高校研究教职人员或博士后，需要通过 SheerID 机构验证，所在国家须位于支持名单内，并提交一篇近 3 年发表于 arXiv、bioRxiv 或 ChemRxiv 且署有本人姓名的论文。
与 Anthropic 的方案对比
文中还提到，Anthropic 早在 2025 年 5 月就推出 AI for Science 计划，面向高校和非营利机构研究人员提供最高 2 万美元的 API 额度，有效期 6 个月，重点覆盖生物和生命科学研究。
两家的方案侧重点不同。Anthropic 提供的是 API 额度，需通过接口使用，不能使用 Claude 网页端，也无法获得未公开实验模型；OpenAI 提供的是整套工作区、Pro 级限额和 5 人团队席位。
不过两者有一项共同点：都不开放模型权重。文中提到，真正研究 AI 模型本身的研究人员更关注权重和训练数据，以便独立评估模型行为、验证可复现性并进行安全审计，而 OpenAI 与 Anthropic 给出的理由都是限制权重访问有助于防止滥用。
参考资料包括 OpenAI 在 X 平台发布的相关内容，以及 OpenAI 官网“ChatGPT for Academic Researchers”页面。原文来自微信公众号“新智元”，作者为 ASI 启示录。