正在加载 SciChat
正在加载 SciChat
正在准备页面内容…
正在准备页面内容…
不是再做一个普通聊天机器人。我们让 AI 把计算、公式、函数图像、物理示意图、有机结构式和解题过程， 通过一条 Planner → 工具 → 渲染 → 校验的流水线，更清楚地呈现出来。
每个工具都产出可校验的 Artifact，并由真实 sci-* 渲染引擎呈现。下面每个 Tab 的硬编码示例经 XmlRenderer 真实渲染，不是截图。
tool:moleculesci-molecule把中文分子名、官能团描述或 SMILES 统一转成可校验的结构式 Artifact。
画出阿司匹林的结构式，并标出它的酯基和羧基。
每个请求都按 Planner → 工具执行 → 渲染 → 校验 → 流式返回 推进，并按学科、回答模式、复杂度动态路由模型。
点击上方按钮，开启高阶正态分布（高斯模型）仿真解答重放。
把问题拆成可执行任务，判定学科、回答模式与复杂度。
gpt-5.4-mini · 兜底 deepseek-v4-flash
按依赖并行调度工具，每个工具都必须产出结构化 Artifact。
graph/svg→gemini-3.1-pro · code→qwen3.7-max / deepseek-v4-pro
把 Artifact 与计划交给模型，写成受控的 sci-* XML 回答。
renderer_fast · gpt-5.4-mini / qwen3.5-flash
校验 XML、SVG、分子、图表与引用，并安全降级。
规则校验为主 · 必要时模型修复
把文本、工具进度、产物与模型调用 trace 逐步返回前端。
SSE 流式 / JSON 一次性返回
驱动学科配色与内容路由（化学/生物偏 claude-sonnet-4-6）。
deep_solve 带工具产物，concept_explain 文本优先。
按产物数量与输入长度分级，影响模型与预算。
pending执行中running完成done部分partial跳过skipped失败failed同一个问题的不同阶段会路由到最合适的模型：规划用快模型，思考用强模型，化学/生物偏 Claude，渲染再回到快模型，兼顾质量、速度与成本。
国产模型尽量走官方渠道接入；部分海外模型经测试通道开放，主要用于验证不同模型在 STEM 学习场景下的表现。海外模型的资源消耗与稳定性波动更大，可用范围与额度可能动态调整——我们想做的始终是 STEM 学习体验，而不是一个模型资源站。
复杂推理与长上下文主力
STEM 与高级数理首选
长上下文与代码场景
超长上下文与 Agent 任务
开源向推理
长上下文多模态
通用高质量与编码
化学/生物与长文写作
视觉与图表/示意思考
高速文本补充
图像生成
下面每段对话都用项目真实的 XmlRenderer 渲染硬编码的 sci-* XML——函数图像、分子、Python 结果都是真渲染，并附带状态机与模型调用详情。
画出 y=x² 的函数图像，标出顶点，并给我两三道同类练习。
以下为规划中的会员方案（最终以正式上线为准）。核心是用「周额度」在体验与成本间取得平衡，并对长周期订阅给出明显折扣。
零门槛上手
现可随时进入内测
日常学习够用
正式上线后将全面开放
进阶刷题首选
正式上线后将全面开放
全模型无上限
正式上线后将全面开放
面向付费用户（旗舰版除外）的每周配额，每周一 0 点自动重置。既能支撑周末沉浸式学习，又能平滑成本、削峰填谷。
常规学期价约为月订价 5 折；寒暑假在学期价基础上再 5 折（约月订价 2.5 折）。长周期订阅能有效降低流失、提前锁定核心用户。
主流 AI 会员月费多在 49–99 元区间，垂直学习智能体定价于此合理。
测算月均成本：轻度约 ¥4.2、中度约 ¥20.7、重度约 ¥123.9，定价可覆盖并留出空间。
18–25 岁年轻人中 58.5% 已为至少 1 个 AI 工具付费，年轻用户愿为核心价值买单。
解答你关于 STEM AI、大模型路由、工具渲染以及内测额度的疑惑。
STEM AI 是 1037Solo 团队面向理工科学习场景做的 AI 对话网站。我们想探索的不是「再做一个普通聊天机器人」，而是让 AI 在数学、物理、化学里，把计算、公式、函数图像、示意图、结构式和解题过程更清楚地呈现出来。
项目还在 demo 阶段，基础功能仍在内部内测，所以一定有很多不完善的地方。提前建群不是因为它做好了，而是这个方向很需要真实同学的使用反馈，来判断哪里真的有用、哪里还要重做。
预计明早开放初步试用，准备好会第一时间在群里通知。
若中途遇到部署或测试问题，最晚也会在此前开放入口。
进群先填一个很简单的问卷：你对 AI 辅助学习的期待，以及登录要用的邮箱。我们据邮箱配置第一批白名单。
每个账号每天都有免费测试额度，网站显示当天用量进度。机制是为了防止资源被少数高频请求占满，不是限制正常使用。
第一批同学后续会获得邀请码。希望优先邀请确实会用、也愿意提建议的同学，目的是扩大真实测试样本。
国产模型尽量走官方渠道；部分海外模型经测试通道开放，用于验证 STEM 场景表现，可用范围可能动态调整。
大家怎么用、怎么吐槽、怎么提建议，很大程度上决定了这个项目后面长成什么样。不用夸我们，真实反馈最重要。🌱
这些是团队成员对项目的真实寄语与愿景（不是虚构的用户评价）。现在进来的同学，是 STEM AI 最早的共建者。
我们不想再做一个普通聊天机器人。能把一道题的公式、图像和解题过程一次说清楚，才是 STEM AI 想解决的事。
工具失败了就老实说失败，绝不伪装成画对的图。Artifact 的状态机就是为了这份诚实。
函数图像用 mafs、分子用 SMILES、公式用 KaTeX——每一种产物都尽量按学科该有的样子去渲染。
国产模型优先官方渠道，海外模型做能力补充。我们关心的是它在数理化场景里到底答得好不好。
Python 跑在受限沙箱里，拿不到密钥、碰不到网络。安全是这条链路的底线，不是可选项。
校验器会把不安全的 SVG、坏掉的 XML 拦下来再降级。宁可少给一个产物，也不给一个危险产物。
每一次模型调用的阶段、延迟和 token 都记进详情面板，方便我们和同学一起复盘哪里慢、哪里贵。
额度机制是为了让更多同学都能稳定体验，不是拦着大家用。我们更希望你多提问、多吐槽。
现在进来的这批同学，是 STEM AI 最早的共建者。你们的反馈会直接决定它下一步长成什么样。
我们不想再做一个普通聊天机器人。能把一道题的公式、图像和解题过程一次说清楚，才是 STEM AI 想解决的事。
工具失败了就老实说失败，绝不伪装成画对的图。Artifact 的状态机就是为了这份诚实。
函数图像用 mafs、分子用 SMILES、公式用 KaTeX——每一种产物都尽量按学科该有的样子去渲染。
我们不想再做一个普通聊天机器人。能把一道题的公式、图像和解题过程一次说清楚，才是 STEM AI 想解决的事。
工具失败了就老实说失败，绝不伪装成画对的图。Artifact 的状态机就是为了这份诚实。
函数图像用 mafs、分子用 SMILES、公式用 KaTeX——每一种产物都尽量按学科该有的样子去渲染。
国产模型优先官方渠道，海外模型做能力补充。我们关心的是它在数理化场景里到底答得好不好。
Python 跑在受限沙箱里，拿不到密钥、碰不到网络。安全是这条链路的底线，不是可选项。
校验器会把不安全的 SVG、坏掉的 XML 拦下来再降级。宁可少给一个产物，也不给一个危险产物。
国产模型优先官方渠道，海外模型做能力补充。我们关心的是它在数理化场景里到底答得好不好。
Python 跑在受限沙箱里，拿不到密钥、碰不到网络。安全是这条链路的底线，不是可选项。
校验器会把不安全的 SVG、坏掉的 XML 拦下来再降级。宁可少给一个产物，也不给一个危险产物。
每一次模型调用的阶段、延迟和 token 都记进详情面板，方便我们和同学一起复盘哪里慢、哪里贵。
额度机制是为了让更多同学都能稳定体验，不是拦着大家用。我们更希望你多提问、多吐槽。
现在进来的这批同学，是 STEM AI 最早的共建者。你们的反馈会直接决定它下一步长成什么样。
每一次模型调用的阶段、延迟和 token 都记进详情面板，方便我们和同学一起复盘哪里慢、哪里贵。
额度机制是为了让更多同学都能稳定体验，不是拦着大家用。我们更希望你多提问、多吐槽。
现在进来的这批同学，是 STEM AI 最早的共建者。你们的反馈会直接决定它下一步长成什么样。