Scientify vs Consensus
一个快速回答研究证据，一个持续推进研究项目
Consensus 以同行评审论文数据库为基础回答研究问题，并用 Research Agent 扩展多步骤检索；Scientify 把研究问题交给运行在云电脑中的 Agent，让它继续处理文件、代码和实验。
想知道现有同行评审研究如何回答一个明确问题时，Consensus 更直接；想把这个答案变成可运行的分析、实验或仿真，并长期保留项目状态时，Scientify 更合适。
更适合先评估 Consensus
- 需要从同行评审论文快速获得带来源答案
- 需要查看研究设计、样本和证据方向
- 需要学术筛选、引用图谱和论文库
- 研究任务停留在证据发现和初步综合
更适合先评估 Scientify
- 答案之后还要准备数据和写代码
- 需要运行实验、计算或模型评估
- 需要保留项目依赖、日志和中间产物
- 需要关闭电脑后任务继续运行
研究生命周期
Consensus 优化“研究怎么说”，Scientify 优化“接下来做什么”
Consensus 的可信边界来自先检索真实论文，再进行分析；Scientify 的形态优势来自把来源、推理和后续执行放进同一项目。
问题形成与证据定位
Consensus
Research Agent 可规划检索、串联引用追踪、DOI、作者和相似论文等工具。
Scientify
Agent 可以拆解课题并广泛检索网页和学术来源，但没有专门的 2.2 亿篇同行评审论文数据库。
明确的学术证据问题优先使用 Consensus 更直接。
论文质量与证据方向
Consensus
Study Snapshot、学术筛选和 Consensus Meter 帮助查看研究设计和证据方向；官方也明确说明数据库并不覆盖全部研究。
Scientify
Agent 可制作证据表和比较矩阵，但需要通过来源核验来建立同等可信度。
Consensus 的产品约束减少了虚构论文风险，但论文解读仍可能出错。
从答案到假设
Consensus
Consensus 适合把一个问题快速变成论文地图、证据结论和进一步阅读方向。
Scientify
Agent 可以把证据缺口转成实验假设、评估指标和可执行计划。
需要决策下一步实验时，Scientify 的工作流更长。
代码和实验
Consensus
公开资料没有把任意代码项目、科学软件或实验执行作为 Consensus 核心产品能力。
Scientify
工作区提供终端和文件系统，可以准备数据、运行代码并保存全部结果。
这不是模型优劣，而是搜索引擎与执行环境的产品边界。
历史、项目和复现
Consensus
Consensus 提供搜索历史、Library、Collections、引用与导出，适合维护证据发现过程。
Scientify
云电脑维护完整项目及运行状态，适合跨多轮实验继续工作。
前者保存研究证据的轨迹，后者保存可再次运行的研究工程。
比较边界
- Consensus 在 2026 年快速增加 Research Agent、Library、Citation Graph 和连接器，不能再按旧版“问答搜索框”描述。
- 本页采用 Consensus 官方的数据库规模和产品限制说明，不自行验证召回率或论文解读准确率。
- Scientify 没有专用同行评审论文库，因此不应在证据发现环节宣称覆盖优于 Consensus。
研究证据回答了“已知什么”，执行环境决定“还能验证什么”
Consensus 可以成为课题的证据入口；当问题进入数据、代码和实验，Scientify 让后续工作继续留在同一个云端项目中。