当人们还在为 ai 的对话能力感到惊艳时，阿里巴巴通义团队已悄然发布了一款颠覆性产品——通义 deepresearch 模型。顾名思义，它的使命不再是闲聊应答，而是成为能够协助用户进行深度调研、逻辑分析、堪比专业研究员的智能助手。
更令人瞩目的是，通义团队此次选择了彻底开源！
在海外主流大模型普遍收费高昂、使用受限的背景下，通义 DeepResearch 却将模型架构、训练框架与完整技术方案全部公开，真正让“深度研究”这一高端能力触手可及，惠及每一位开发者乃至普通用户。
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通常情况下，开源意味着性能上的折衷。但通义 DeepResearch 打破了这一惯例。
这款仅 30B 参数量的轻量级模型，在 GAIA、WebWalkerQA 等权威评估 AI 深度推理能力的基准测试中，不仅实现了 SOTA（当前最优）表现，其综合研究能力甚至超越了一些闭源的国际顶级模型。
这意味着，无论是个人开发者还是中小企业，现在都能以极低成本拥有一位世界级水平的 AI 研究助理。
那么，通义 DeepResearch 是如何从一个普通聊天模型蜕变为科研级助手的？答案藏在其三大核心技术突破之中：
- 训练数据的革命：从“灌水”到“输营养”
传统 AI 模型依赖大量人工标注数据，成本高且效率低。通义团队创新性地构建了一套全自动、可迭代的合成数据生成系统。
具体而言，他们让 AI 自主提出具有博士水准的复杂问题，并围绕这些问题自动搜集、整理并生成高质量训练样本。这个过程如同一个持续升级的闭环：AI 在解决问题的同时创造更高阶的数据，再用这些数据反哺自身训练，实现真正的“自我进化”。
- 双模智能：像专家一样分层思考
为了应对不同难度的研究任务，DeepResearch 设计了两种运行模式：
免费的开源程序长期以来，为中国的网上交易提供免费开源的网上商店系统一直是我们的初衷和努力奋斗的目标，希望大家一起把MvMmall网上商店系统的免费开源进行到底。2高效的执行效率由资深的开发团队设计，从系统架构,数据库优化，配以通过W3C验证的面页模板，全面提升页面显示速度和提高程序负载能力。3灵活的模板系统MvMmall网店系统程序代码与网页界面分离，灵活的模板方案，完全自定义模板，官方提供免费模
ReAct 模式：采用经典的“思考→行动→观察”循环机制，适用于大多数常规研究需求，响应高效、逻辑清晰。
Heavy 模式（深度研究模式）：面对长期、复杂的课题时启动。该模式引入独创的 IterResearch 架构，将庞大任务拆解为多个递进式“研究阶段”。每一阶段聚焦核心信息，完成整合后输出精炼结论，作为下一阶段的输入，确保推理连贯、不迷失方向。更有意思的是，它支持多智能体并行协作，多个 AI 分身同时攻关同一问题，最终汇总形成全面报告。
- 全链路 AI 成长体系
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）优化的全流程，打造了一条完整的 AI 智能体养成流水线。
特别是在强化学习阶段，团队不仅优化了算法策略，还搭建了包含模拟环境和安全沙盒在内的专用基础设施，使 AI 能在稳定可控的环境中反复试错、自主探索，从而不断提升决策与工具调用能力。
通义 DeepResearch 并非纸上谈兵，已在多个真实场景中落地应用：
高德地图：当你向小德助手提问“帮我找一家离我近、评分高、适合带娃的亲子餐厅，并规划一条避开拥堵的路线”，背后正是 DeepResearch 在驱动多步推理与实时工具调用，为你提供精准、个性化的解决方案。
通义法睿：作为法律领域的智能专家，DeepResearch 赋予其强大的案例检索与法规解析能力。它能快速匹配相关判例、引用法条，并结合权威观点生成结构严谨、依据充分的法律分析报告，专业水准处于行业前沿。
通义 DeepResearch 的全面开源，标志着 AI Agent 进入新纪元。它证明了人工智能的价值不止于流畅对话，更能深入知识密集型领域，成为人类认知的延伸。当顶尖研究能力走出实验室、走向大众，我们正迎来一个由 AI 驱动、更具洞察力与创造力的全新时代。
