通义DeepResearch发布，全开源AI模型助力科研创新

快速阅读: 通义DeepResearch团队发布的人工智能模型，以开放态度和卓越性能超越国际知名模型，实现完全开源，推动深度研究生产力。该模型在多个权威测试中表现优异，提供基础ReAct和复杂任务Heavy两种推理模式，数据策略创新，强化学习效果显著。

通义DeepResearch团队在人工智能领域的最新研究成果引起了广泛关注。这一突破不仅使AI从“能聊天”跃升至“会做研究”，还以开放的态度展示了其卓越性能。通义DeepResearch在多个权威基准测试中取得了领先成绩，整体能力超越了许多国际知名模型，且实现了完全开源，将深度研究的生产力真正带给了每一个人。

相比国际上昂贵且受限的模型，通义DeepResearch团队选择完全开放的方式，提供了一系列工具与方案。在多个测试项目中，如Humanity’s Last Exam、BrowseComp、GAIA等，30B-A3B这一轻量级模型表现出色，达到了先进水平。

团队在其官网和GitHub上分享了详细的DeepResearch Agent构建方法论，涵盖从数据合成到强化学习的全过程。在推理方面，模型展现出两大优势：基础的ReAct模式无需复杂提示即可充分发挥模型潜力，而深度模式则进一步增强了其在复杂推理与规划上的表现。

通义DeepResearch团队在数据策略上也做出了显著贡献，采用多阶段数据策略，通过不依赖昂贵人工标注的增量预训练和后训练方法生成高质量训练数据。此外，模型的推理模式分为原生ReAct模式和用于复杂任务的Heavy模式，为解决极具挑战性的研究任务提供了便利。

在强化学习过程中，通义DeepResearch团队通过优化算法和稳定基础设施，不断提高模型表现，采用针对性策略确保学习过程中的信号精准匹配，最终实现高效学习效果。

通义DeepResearch的发布不仅为AI研究提供了新方向，也是对全球科技社区的积极响应，展现了开放合作的强大作用。

(以上内容均由Ai生成)