Alibaba-NLP/DeepResearch

项目概览

该项目展示了在 30.5B 参数规模下仅激活 3.3B 参数的 MoE 架构在长周期研究任务中的潜力，并提供了通过测试时扩展（test-time scaling）最大化性能的 IterResearch 推理模式，对评估开源模型在自动化信息检索方面的上限具有客观参考价值。

项目类型

AI Agent · RAG 与知识库 · 模型运行

应用场景

搜索调研

部署方式

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License

Apache-2.0

适合谁

• 具备 Python 环境配置能力、需要自动化执行长周期信息检索任务的 AI 工程师和研究人员。

核心能力

• 这是一个包含 30.5B 参数的 MoE 模型，专为长周期的深度信息检索任务而设计。
• 支持 ReAct 模式（用于评估内在能力）和 IterResearch“重”模式（利用测试时扩展以获取最大性能）。
• 在执行研究查询期间，能够解析和引用上传的文档文件（如 PDF 和 Excel 表格）。
• 提供脚本以在多个深度研究和智能体搜索基准上评估模型。

限制与风险

• 项目的在线演示服务可能会出现延迟或间歇性失败的情况。
• 外部工具的 QPS（每秒查询率）限制可能会影响模型的实际响应时间。

如何开始

• 需要创建 conda 环境（Python 3.10.0），通过 pip 安装依赖，配置包含 API 密钥的 .env 文件，下载 Tongyi-DeepResearch-30B-A3B 模型权重，最后运行推理脚本。

核验依据

• README: 👏 Welcome to try Tongyi DeepResearch via our **[<img src="./assets/tongyi.png" width="14px" style="display:inline;"> Modelscope online demo](https://www.modelscope.cn/studios/jial…
• README: | Tongyi-DeepResearch-30B-A3B | [🤗 HuggingFace](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/Tongyi-DeepResearch-30B-A3B)<br> [🤖 ModelScope](https://modelscope.cn/models/iic/Tongyi-DeepRese…
• README: an agentic large language model featuring 30.5 billion total parameters, with only 3.3 billion activated per token. Developed by Tongyi Lab, the model is specifically designed for…
• README: [2025/09/17]🔥 We have released **Tongyi-DeepResearch-30B-A3B**.
• README: Agent Inference Paradigm Compatibility: At inference, Tongyi DeepResearch is compatible with two inference paradigms: ReAct, for rigorously evaluating the model's core intrinsic a…

内容核验时间：