当大家还在惊叹于 AI 真能聊的时候，阿里巴巴通义团队悄然扔出了一枚深水炸弹，推出了通义 DeepResearch 模型。顾名思义，它的目标不再是陪你闲聊，而是要成为一个能帮你深度调研、分析问题、像研究员一样工作的超级 AI 助理。
更关键的是，通义团队这次选择了完全开源！
在这个海外旗舰模型动辄收取高昂费用、处处设限的时代，通义 DeepResearch 将模型、框架、方案一股脑儿全部开放，真正把深度研究这项能力交到了每一位开发者和普通用户的手中。
开源通常意味着在性能上需要做出一些妥协，但通义 DeepResearch 却是个例外。
在 GAIA、WebWalkerQA 等多项衡量 AI 深度研究能力的权威 Benchmark（基准测试）上，这款轻量级的 30B 模型不仅取得了 SOTA的成绩，综合能力更是超越了海外某些闭源的旗舰模型。
这意味着，无论是开发者还是企业，现在都可以用更低的成本，获得一个顶尖水平的 AI 研究助理。
那么，通义 DeepResearch 是如何从一个聊天『机器人』️跃迁为研究员的呢？秘诀在于一套创新的数据策略、训练范式和推理模式。
1. 喂给 AI 的不再是白开水，而是营养液
传统 AI 训练依赖大量昂贵的人工标注数据。通义团队另辟蹊径，设计了一套全自动、可循环的合成数据生成方案。
简单来说，他们让 AI 自己去学习如何提出「博士级」的复杂问题，并围绕这些问题去搜集、整理、生成高质量的训练材料。这个过程就像一个正向循环，AI 在解决问题的过程中不断产生新的、更高质量的数据，再用这些数据来训练一个更强的自己，实现了「自我进化」。
2. 像研究员一样思考：ReAct 与 Heavy 两种模式
为了应对不同复杂度的任务，DeepResearch 具备两种工作模式：
ReAct 模式：这是它的基础模式，遵循「思考-行动-观察」的经典循环，足以高效处理大部分研究任务。
Heavy 模式（深度模式）：当遇到极其复杂的长期研究课题时，该模式会启动。它独创了 IterResearch 范式，将一个庞大的研究任务拆解成多个「研究轮次」。在每一轮中，AI 只聚焦于当前最核心的信息，完成分析和整合后，再带着精炼的结论进入下一轮。这有效避免了在海量信息中迷失方向，确保了长期任务的推理质量和认知焦点。更有趣的是，它还能让多个 AI 分身并行研究同一问题，最后综合报告，得出更全面的结论。
3. 完整的 AI 养成流水线
通义团队打通了从增量预训练（CPT）、监督微调（SFT）冷启动，到强化学习（RL）的端到端全流程，形成了一套全新的 Agent 训练范式。尤其在强化学习阶段，他们不仅在算法上进行了优化，还搭建了一套包括模拟训练环境、稳定工具调用沙盒在内的高效基础设施，让 AI 能在一个稳定、可控的环境中不断试错，持续提升能力。
通义 DeepResearch 并非停留在实验室里的概念，它已经开始在实际业务中大显身手。
高德地图：当你向高德小德助手提出一个复杂的出行规划问题，比如「找一个离我最近、评分高、适合带孩子玩的亲子餐厅，并规划一条不堵车的路线」，背后就是 DeepResearch 在进行多步推理和工具调用，为你提供精准答案。
通义法睿：作为法律智能体，DeepResearch 的能力让它在处理复杂法律咨询时如虎添翼。它能快速检索相关案例和法条，结合权威观点，生成一份逻辑清晰、有据可查的法律分析报告，其专业性在业内处于领先地位。
通义 DeepResearch 的全面开源，无疑为 AI Agent 的发展注入了一剂强心针。它证明了 AI 的能力边界远不止于流畅对话，而是能够深入复杂领域，成为人类强大的研究工具。当顶尖的研究能力不再是少数人的专利，我们有理由期待一个由 AI 驱动的，更具创造力和洞察力的新时代的到来。
