Anthropic正联合顶尖化学家优化Claude的化学分析能力，其首项研究便锁定NMR光谱分析——这是合成化学里最费时间的环节之一。研究团队选取了20种化合物来测试Claude的三个模型（Opus4.7、Opus4.6、Sonnet4.6）与ChemDraw、MestReNova的表现，这些化合物均来自模型训练截止日后的ChemRxiv预印本，以此规避选择偏差。
在正向预测任务里，Opus4.7的氢谱平均误差仅0.079ppm，远低于±0.2ppm的行业容忍范围；碳谱表现则与MestReNova不相上下。相比传统软件，Claude在峰分裂模式和子峰间距的预测上更具优势，其中Opus4.7的结果一致性尤为突出。
逆推任务中，Opus4.7共处理15个问题：8个简单分子仅靠光谱和分子式就能完全正确解析；面对7个复杂分子，在给出起始材料提示后，4个得到完全正确的结果，剩下的也大多接近正确。值得注意的是，Claude无需依赖2D NMR或专业工具，仅凭1D数据就能完成解析。
当然，这项研究也存在局限：样本量相对较小，部分分子骨架和溶剂类型未纳入测试范围，且未涉及立体化学和2D NMR相关内容。后续研究将重点突破结构转换、反应推理、机制解释、文献理解等关键瓶颈。
Anthropic正拓展其AI for Science计划以支持化学领域研究，欢迎感兴趣的研究者通过scienceblog@anthropic.com或AI for Science项目通道申请合作。
快报