导读：阿里巴巴正式推出开源研究助手通义深度研究（DeepResearch），在多项复杂推理和信息检索测试中表现接近国际领先水平，并全面超越现有开源与闭源系统。该系统已应用于高德地图智能出行助手“小高”和通义法睿法律助手。

阿里巴巴正式发布了通义深度研究（DeepResearch），这是业界首个完全开源的网页研究助手，在一系列公开测试中表现接近国际领先产品。

在性能上，通义DeepResearch成绩亮眼：在复杂学术推理任务 Humanity’s Last Exam（HLE）中取得32.9分，在信息检索类测试 BrowseComp 与 BrowseComp-ZH 中分别拿到43.4和46.7分，在用户导向的 xbench-DeepSearch 中更是达到75分，全面超越现有的同类开源与闭源系统。

除了性能突破，阿里团队还公布了其背后的完整研发思路。核心在于大规模合成数据的使用，涵盖从持续预训练（CPT）、监督微调（SFT）、到强化学习（RL）的全流程。这一方法不仅提升了推理和规划能力，也让系统在没有复杂“提示词工程”的情况下，仅凭基础框架就能展现出强大的推理水平。

值得注意的是，通义DeepResearch提供了两种运行模式：

• ReAct模式：无需额外设计提示，即可多轮推理解决复杂问题。
• Heavy模式：面向长链条、多步骤任务，通过“迭代研究（IterResearch）”方式分解问题，保持清晰推理思路。

目前，通义DeepResearch已经在实际场景中落地。比如：

• 高德地图（Amap）团队合作的“小高”助手，能够根据用户需求规划包含景点、酒店等在内的多日旅行路线，提供超越传统导航的智能出行体验。
• 通义法睿（FaRui）法律研究助手，能像初级律师一样，自动完成案例检索、法规交叉引用，并给出带有出处的法律分析。

当然，这一系统仍有提升空间。阿里方面坦言，128K上下文长度对部分超复杂任务仍有限制，未来会探索更大的上下文窗口，同时将在更大规模的基础上验证方法，并改进强化学习的效率。

阿里研究团队透露，他们在过去半年已连续发布多篇相关技术报告，并将在社区持续共享最新进展。

参考资料：https://tongyi-agent.github.io/blog/introducing-tongyi-deep-research/