Tongyi DeepResearch

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Tongyi DeepResearch:首款開源的人工智慧網路代理,專為自主、頂尖的網路研究與複雜推理而打造。精準度無可匹敵。0
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What is Tongyi DeepResearch?

Tongyi DeepResearch 是首個完全開源的網路智能體,旨在自主處理複雜的資訊探尋與推理任務。它提供頂尖的效能,賦予使用者進階的人工智慧能力,使其能夠在動態網路環境中進行深度研究和解決問題。

主要特色

  • 🔍 自主網路研究與推理: Tongyi DeepResearch 能自主地在複雜的網路環境中導航、收集資訊,並執行精密的推理以解決艱鉅的任務。它持續超越現有的智能體,在 Humanity's Last Exam (HLE) 和 BrowseComp 等嚴苛的基準測試中,提供高度準確且全面的結果。

  • 🧠 動態推理模式: 運用 Tongyi DeepResearch 的靈活推理模式,使其適應您任務的複雜性。「原生 ReAct 模式(Native ReAct Mode)」能高效處理結構化的問題解決,而由 IterResearch 驅動的「重度模式(Heavy Mode)」則將多步驟的挑戰分解為聚焦的研究回合,為長程任務保持清晰度和高品質的推理。

  • 🌐 開源且可擴展的平台: 作為首個同等水準的完全開源網路智能體,Tongyi DeepResearch 提供無與倫比的透明度和靈活性。這讓研究人員和開發者能夠檢視、調整並在此進階方法論的基礎上進行建構,從而促進社群創新並確保其持續演進。

  • 🚀 先進的自主學習架構: Tongyi DeepResearch 的核心是一個新穎且完全自動化的訓練管線,它能在無需人工干預的情況下,生成「超人類品質」的合成資料。這使智能體能夠持續進行預訓練、微調和強化學習,確保其具備強大的適應性,並將 AI 智能體的效能推向極限。

應用案例

  • 🗺️ 智慧旅遊與行程規劃: 想像您正在規劃一趟多日自駕遊,並有特定要求,例如參觀特定風景區或尋找寵物友善的飯店。Tongyi DeepResearch 在 Gaode Mate 中的「小高」AI 副駕駛已展現此能力,它能自主研究並整合各種資訊,以建立詳細且個人化的行程,提供遠超標準導航的智慧規劃體驗。

  • ⚖️ 進階法律研究與分析: 對於法律專業人士而言,Tongyi DeepResearch 賦能像 Tongyi FaRui 這樣的智能體,使其能自主執行複雜的多步驟研究任務。它系統性地檢索判例法、交叉參考法規,並綜合分析,最終提供基於可驗證司法來源的結論,並附上精確引文,確保專業級的準確性和可信度。

獨特優勢

Tongyi DeepResearch 憑藉其開創性的架構和可驗證的效能,脫穎而出:

  • 無與倫比的基準效能: 它持續取得頂尖的成果,在 Humanity’s Last Exam (HLE) 中獲得 32.9 分,BrowseComp 中獲得 43.4 分,以及在以使用者為中心的 xbench-DeepSearch 中獲得 75 分。這系統性地超越了所有現有專有和開源的 Deep Research 智能體在複雜資訊探尋任務中的表現。

  • 開創性的開源解決方案: Tongyi DeepResearch 是首個能與領先專有模型效能媲美的完全開源網路智能體,提供前所未有的透明度,以及經過實戰驗證的進階智能體建立方法論。

  • 專有資料合成引擎: 運用「AgentFounder」以及 WebSailor 和 WebShaper 等進階技術,其獨特的資料合成解決方案能在無需人工干預的情況下,建立「超人類品質」的資料集。這項基礎性創新賦予它卓越的能力,並將 AI 智能體的效能推向極限。

  • 適應性強且穩定的架構: Tongyi DeepResearch 建基於創新的端到端訓練管線 (Agentic CPT → SFT → RL),確保其智能體強健、適應性強且高效,能夠自主演進並可靠地應對動態、複雜的環境。

總結

Tongyi DeepResearch 代表著自主人工智慧的一大躍進,它提供一個強大且開源的網路智能體,能夠以無與倫比的準確性和深度,應對您最複雜的研究和資訊探尋挑戰。體驗由 AI 驅動的洞察力和效率新時代。

歡迎在 GitHub 和 Hugging Face 上探索 Tongyi DeepResearch,了解更多資訊。


More information on Tongyi DeepResearch

Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
Tongyi DeepResearch was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-03.
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