Tongyi DeepResearch：30B参数AI深度搜索先锋
【免费下载链接】Tongyi-DeepResearch-30B-A3B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Alibaba-NLP/Tongyi-DeepResearch-30B-A3B
导语：阿里巴巴通义实验室推出Tongyi DeepResearch-30B-A3B模型，以300亿总参数、每token仅激活30亿参数的创新架构，在多项智能搜索基准测试中展现出领先性能，为长周期深度信息检索任务开辟新路径。
行业现状：智能搜索进入"深度推理"时代
随着大语言模型技术的快速演进，AI搜索正从简单的信息匹配向复杂的推理决策转变。传统搜索引擎在处理需要多步骤分析、跨源信息整合和深度逻辑推理的任务时往往力不从心。据行业研究显示，超过60%的复杂信息需求需要用户进行3次以上搜索和手动整合，而现有AI助手在长程规划和精准信息筛选方面仍存在明显短板。在此背景下，具备自主决策能力的智能搜索代理成为技术突破的关键方向。
模型亮点：四大核心技术构建深度搜索能力
Tongyi DeepResearch-30B-A3B模型通过四项关键创新，重新定义了AI搜索的能力边界：
全自动合成数据生成 pipeline构建了高度可扩展的数据生产体系，实现了从智能体预训练、有监督微调至强化学习的全流程自动化数据供给，为模型提供了源源不断的高质量训练素材。这一机制解决了传统智能体训练中数据稀缺和质量不均的核心痛点。
大规模智能体数据持续预训练策略使模型能够不断吸收多样化的智能交互数据，在保持知识新鲜度的同时，显著增强了复杂推理能力。这种持续学习机制让模型能够适应不断变化的信息环境，保持长期竞争力。
端到端强化学习框架采用基于Group Relative Policy Optimization的严格on-policy强化学习方法，结合token级策略梯度、留一法优势估计和负样本选择性过滤等技术，有效解决了非平稳环境下的训练稳定性问题，使模型决策能力得到系统性提升。
双推理范式兼容设计使模型在推理阶段可灵活切换：ReAct范式用于严格评估模型的核心内在能力，而基于IterResearch的"Heavy"模式则通过测试时扩展策略，充分释放模型的性能潜力，满足不同场景下的应用需求。
行业影响：重新定义AI信息获取方式
Tongyi DeepResearch的推出标志着智能搜索进入"自主研究"新阶段。该模型在Humanity's Last Exam、BrowserComp、WebWalkerQA、GAIA等多项权威智能体搜索基准测试中均取得 state-of-the-art 性能，证明了其在处理复杂信息检索任务上的显著优势。
对于科研工作者，这一技术能够自动完成文献综述、实验数据分析和跨学科知识整合；对企业而言，可应用于市场调研、竞争分析和技术趋势预测；普通用户则能获得更精准、更深入的信息服务，大幅降低获取专业知识的门槛。随着模型的开源和进一步优化，预计将催生一批基于深度搜索能力的创新应用，推动AI在知识工作领域的普及。
结论与前瞻：迈向AI驱动的知识发现新纪元
Tongyi DeepResearch-30B-A3B模型通过创新的架构设计和训练方法，将AI搜索能力提升到新高度。其300亿总参数与30亿激活参数的高效配置，在性能与计算效率间取得了平衡。随着该技术的开源和应用落地，我们正逐步迈向一个AI能够自主进行深度研究和知识发现的新时代。未来，随着多模态能力的融合和领域知识的深化，这类智能搜索代理有望成为科研创新、商业决策和终身学习的核心助手，重塑人类获取和创造知识的方式。
【免费下载链接】Tongyi-DeepResearch-30B-A3B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Alibaba-NLP/Tongyi-DeepResearch-30B-A3B
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