阿里巴巴开源通义 DeepResearch，推动 AI 研究能力革新
9月17日消息，阿里巴巴通义实验室宣布推出通义 DeepResearch 模型，并将其所有技术方案开源。此举旨在提升 AI 的研究能力，通过系统性创新覆盖数据、Agent 范式、训练、基础设施（Infra）以及 Test Time Scaling 等多个方面。
通义 DeepResearch 的独特之处在于其并非简单的资料堆叠，而是围绕一个问题完成一个完整的“研究闭环”。通过深度搜寻、多源交叉、结构化归纳到报告生成的流程，生成具有引用和可复现的调研报告与决策建议。
创新与开源：推动 AI 研究能力
阿里巴巴表示，通义 DeepResearch 在多个权威 Benchmark 上取得了优异表现，包括 Humanity’s Last Exam、BrowseComp、GAIA、xbench-DeepSearch 和 WebWalkerQA，Agent 30B-A3B 轻量级模型达到了 SOTA 效果。这些成就得益于团队对深度研究型智能体推理范式的广泛探索，最终模型支持多种推理形式，包括原生的 ReAct 模式和上下文管理的深度模式。
通义 DeepResearch 已在阿里巴巴内部多个应用中落地，包括高德地图和通义法睿。这些应用案例展示了 DeepResearch 在实际场景中的强大能力和潜力。
背景与技术突破
近年来，AI 技术的快速发展引发了关于其研究能力的广泛讨论。传统的 AI 应用通常依赖于大量数据和计算能力，但在研究能力方面仍显不足。通义 DeepResearch 的推出，标志着 AI 在研究领域的一个重要突破。
专家指出，通义 DeepResearch 的开源不仅有助于推动 AI 研究能力的提升，还将促进整个行业的技术进步。通过开放技术方案，阿里巴巴希望吸引更多研究者和开发者参与，共同推动 AI 技术的创新和应用。
未来展望与行业影响
随着通义 DeepResearch 的开源，AI 在研究领域的应用前景广阔。阿里巴巴的这一举措，不仅为其自身的技术发展提供了新的动力，也为其他企业和研究机构提供了宝贵的参考。
行业分析师认为，通义 DeepResearch 的成功应用将对 AI 产业产生深远影响。通过提升 AI 的研究能力，企业可以更高效地进行市场分析、产品研发和决策制定，从而在竞争中占据优势。
未来，随着更多企业加入开源行列，AI 技术的创新和应用将迎来新的高潮。阿里巴巴通义实验室的这一开创性举措，或将成为推动行业变革的重要力量。
