在数据科学领域，ModelWhale 2025 年的升级和 Heywhale 和鲸数据科学协同平台的高效使用，绝对是值得关注的大事件。这两个工具就像数据科学领域的 “黄金搭档”，能让你的工作效率大幅提升。
先来说说 ModelWhale 2025 年的升级。这次升级主要围绕 RAG 知识库构建、大小模型协同调度、可视化 AI 工作流编排这三个方向展开。升级后的 ModelWhale 支持 RAG 知识库将团队现有的文献报告、课件等统一管理，针对 RAG 工作流，还设计了完善的全流程功能支持，包括知识片段导入、增删改查管理，新文件自动按需求分段清洗等。这意味着团队成员使用起来更方便，也便于对接智能体进行解读。
存储方面，ModelWhale 上线了模型 Repo，采用 Git 化管理方案，内置常用大模型，大小模型均可通过建立远端链接，以代码实现模型在本地与平台及团队间的传输共享。服务层面，对原有模型服务模块进行了拓展，大模型可发布成 OpenAI 兼容 API 形式，小模型保留 RESTful API 形式，并新增部署为 MCP Server 的能力，满足地质、气象、生物等多领域专业模型的服务需求。
智能体应用层面，为方便使用，模型服务可配置表单式或对话式美观界面；在智能体使用场景中，可基于编排工具设置专用组件，实现对 RESTful 和 MCP 服务的便捷调用。灵活的 Agent + Workflow 编排工具，一键连通平台所有知识和模型资产，丝滑对接外部 LLM 与 MCP 服务，像搭乐高一样造智能应用。
再看看 Heywhale 和鲸数据科学协同平台。这是一个整合了数据竞赛、云端工具、社区资源和行业解决方案的一站式协同创新平台。平台提供基于云端的集成式开发环境，支持数据管理、模型开发、资源调度和团队协作。用户可直接在平台上运行模型、提交结果并实时反馈，降低本地硬件门槛。
Heywhale 自主研发的竞赛系统，覆盖赛事全流程管理，包括规则配置、选手管理、自动评审、成果复用等。例如，它助力金融企业通过算法众包优化风控模型，支持气象机构处理卫星数据。同时，Heywhale 还为高校提供教学资源与竞赛平台，如与 MIT 合作举办 Datathon 赛事。结合工具（ModelWhale）、社区（Heywhale）和赛事运营，形成 “生产工具 + 人才网络 + 场景实践” 闭环。
那么，如何高效使用这两个工具呢？
首先，在 ModelWhale 上，你可以充分利用其升级后的功能。比如，使用 RAG 知识库管理团队的知识资产，通过智能体编排工具快速搭建智能应用。在使用智能体编排工具时，你可以通过拖拽组件的方式，将大模型、领域知识、小模型等各类资产进行自由组合。通过 agent 节点调用大模型，利用数据检索节点关联 RAG 知识库，借助 MCP 工具和模型服务工具调用小模型，实现业务流程的可视化呈现。
其次，在 Heywhale 平台上，你可以参与数据竞赛，与其他数据科学爱好者交流学习。通过平台的云端工具，你可以轻松进行数据管理、模型开发和资源调度。同时，利用社区资源，你可以获取到丰富的行业解决方案和教学资源。
另外，ModelWhale 和 Heywhale 还支持多角色协同工作。在团队协作中，你可以通过平台的权限管理功能，设置团队成员的权限，方便其他成员基于前者的代码进行修改并提交合并。同时，平台还提供了版本管理功能，研究者可以捕捉研究进程中的关键节点，将其记录为里程碑版本，实现多版本的灵活回溯与对比。
在实际应用中，ModelWhale 和 Heywhale 已经取得了显著的成果。例如，四川省气象探测数据中心联合和鲸科技，基于 ModelWhale 平台构建了气象数据查询智能体应用，将数小时的人工查询流程压缩至分钟级，实现数据查询 -> 可视化 -> 报告生成的全流程闭环，显著提升了灾害预警响应速度与农业调度精准度。
总的来说，ModelWhale 2025 年的升级和 Heywhale 和鲸数据科学协同平台，为数据科学工作者提供了强大的工具和平台支持。通过合理使用这两个工具，你可以提升工作效率，加速科研创新进程，充分释放数据的价值。
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