Tongyi DeepResearch、OpenAI DeepResearchと同等性能のオープンソースWebエージェント

公開されたベンチマークでは、HLEで32.9点、BrowseCompで43.4点、BrowseComp-ZHで46.7点を記録しました。ユーザー中心的なxbench-DeepSearchでは75点を獲得し、既存のプロプライエタリおよびオープンソースのエージェントを上回ったとされています。

モデルの公開に加え、高度なエージェント作成のための実証済みの方法論も共有されています。Agentic Continual Pre-training (CPT) から強化学習 (RL) までの全訓練パイプラインにわたる新しいデータ合成ソリューションが含まれます。RL段階では、アルゴリズムの革新や自動データキュレーション、堅牢なインフラストラクチャを含むフルスタックソリューションが提供されています。

推論時には、バニラReActフレームワークによりプロンプトエンジニアリングなしでモデルの内在的能力を発揮します。さらに、テスト時スケーリングを用いたHeavy Modeにより、複雑な推論と計画の限界を示しています。

データ合成では、AgentFounderという体系的でスケーラブルなソリューションを提案しています。これはポストトレーニングパイプラインからのデータを用いたデータフライホイールを形成します。文書やクローリングデータ、知識グラフなど多様なソースからデータを収集し、エンティティアンカーされたオープンワールドナレッジメモリへ再構成します。

このプロセスにより、大規模な合成QAペアが生成されます。高度なアクション合成では、履歴トラジェクトリをマルチステップ意思決定プロセスとして再モデル化し、オフライン環境での推論アクション空間の探索を可能にします。これにより、追加の商用ツールAPI呼び出しの必要性を排除しています。