ResearchRabbit

ResearchRabbit blev grundlagt i 2020 af Michael Schroeter og Hesham Omran og får støtte fra Chan Zuckerberg Initiative samt private donorer. Virksomheden er bevidst non-profit-orienteret — produktet er gratis og bliver ved med at være det. Det er sjældent for et veludviklet AI-værktøj i 2026.

Produktet er bygget til én specifik ting: at gøre litteraturreview mindre smerteligt. Du importerer et eller flere papers du allerede har læst, og ResearchRabbit bygger en visuel graf over relaterede artikler — papers der citerer dine, papers dine artikler citerer, og papers der står i samme citationsnetværk uden at være direkte forbundet. Hver node er klikbar og åbner et nyt udforskningslag.

Databasen dækker over 100 mio. videnskabelige artikler hentet fra Semantic Scholar, OpenAlex og PubMed. Du kan eksportere til Zotero, Mendeley og BibTeX, og platformen bygger 'collections' du kan dele med medforskere.

I 2026 er ResearchRabbit blevet en stille standard på flere danske universiteter — særligt humaniora og sundhedsvidenskab. Den primære konkurrent Connected Papers er stadig populær, men ResearchRabbit har en bedre 'opdatér mig løbende' funktion: den notificerer dig når nye relevante papers udkommer.

Kvaliteten falder lidt på smalle danske og nordiske emner — databasen indeholder ikke alle nordiske publikationer, og søgningen er primært engelsksproget. Til international forskning er den ekstremt stærk. Til ren dansk litteratursøgning bør du supplere med Bibliotek.dk og din egen institutions database.

Der er ingen mobil-app, og UI'et kræver et minut at finde sig til rette i — visuelle grafer er ikke den sædvanlige måde at tænke litteratur på. Når den klikker, sparer den dog timer.

Vi har testet ResearchRabbit på dansk og engelsk research-arbejde i april 2026 — denne anmeldelse er baseret på reel brug i et par afgrænsede projekter, suppleret med produktdokumentation og brugerfeedback fra Reddit (r/PhD og r/AcademicChatter). Til engelsk forskning fungerer den fremragende — vi fandt 4-5 relevante papers vi ikke selv havde set, gennem citationsgrafens 'similar work'-funktion. Til dansk-sproget forskning er den mere begrænset, men stadig nyttig som indgang. Synkronisering med Zotero virker pænt. Vores største kritik: den visuelle graf kan være overvældende ved start, og der er ingen guidet onboarding der hjælper førstegangsbrugere over barrieren.

ResearchRabbit er gratis. Helt gratis — ingen tier, ingen credit card, ingen 'pro' låst bag betalingsmur. Det adskiller den fra stort set alle andre AI-research-værktøjer i 2026, hvor selv Connected Papers er gået semi-paid med rate limits.

Finansieringen kommer fra Chan Zuckerberg Initiative, Astera Institute og enkelte filantropiske donorer. Det betyder at produktet kan ændre sig hvis finansieringen tørrer ud, men pr. april 2026 har stiftelsen offentligt bekræftet at gratis-modellen forbliver. Du kan donere via deres hjemmeside hvis du vil støtte projektet.

Sammenligning er let her: Connected Papers koster 8 USD/md for ubegrænsede grafer, Litmaps koster 10 USD/md, og Inciteful er gratis men med tyndere database. Hvis du laver litteraturreview regelmæssigt, sparer du 60-120 USD om året på ResearchRabbit alene.

Skjulte omkostninger: ingen. Det er ikke et freemium-tool der gemmer på paid features — alt er åbent. Det eneste du 'betaler' er en konto med email, og du kan slette dataen til enhver tid.

For universiteter og forskningsbiblioteker er det værd at vide at der ikke findes en dedikeret enterprise-version eller institutional license. ResearchRabbit er bygget for individuelle forskere, ikke som institutional-software.

Mod Connected Papers er ResearchRabbit gratis hvor Connected Papers koster 8 USD/md for ubegrænset brug. UI-mæssigt er Connected Papers lidt nemmere at gå til, men ResearchRabbit er stærkere på 'vis mig nye papers løbende'-funktionen og bedre integration med Zotero. Hvis du kun bruger den lejlighedsvis, er Connected Papers gratis-tier (begrænset antal grafer/md) tilstrækkelig — ellers er ResearchRabbit klart mere økonomisk.

Mod Elicit er produkterne forskellige nok til at de supplerer snarere end konkurrerer. Elicit er en AI-research-assistent der kan opsummere papers og udtrække data — den arbejder på indholdsniveau. ResearchRabbit arbejder på citationsniveau og finder relaterede papers. Mange forskere bruger begge: ResearchRabbit til at finde papers, Elicit til at læse dem hurtigt.

Mod Litmaps har ResearchRabbit større database og bedre opdaterings-flow. Litmaps er pænere visuelt og har stærkere collaborative features til teams, men koster 10 USD/md.

Mod Semantic Scholar (gratis fra Allen AI) er ResearchRabbit bygget specifikt til discovery via grafer. Semantic Scholar er en søgemaskine — bedre til 'find papers om emne X'. ResearchRabbit er bedre til 'find papers relateret til disse 5 jeg allerede har'.

Kortest sagt: hvis du gør seriøs litteratursøgning, brug ResearchRabbit som dit kerneværktøj og suppler med Elicit eller Consensus til indholdsanalyse.