摘要：你有没有过这样的时刻？想规划一场省心的香港三日游，翻遍攻略却越看越乱；想了解某个法律问题，对着繁杂法条一头雾水；想深入研究个专业课题，搜来的信息碎片得熬几个通宵才能梳理清楚。

谁能想到，国产AI再爆大动作！这款刚亮相的通义DeepResearch，居然敢叫板OpenAI，权威测试里性能直接对标，甚至在不少任务上更胜一筹。

开发者不用再为技术壁垒发愁，普通人也能沾光用上顶尖研究能力？没有套路，不搞限制，这波操作到底藏着什么底气？国产AI的开源突围，真的要来了？

你有没有过这样的时刻？想规划一场省心的香港三日游，翻遍攻略却越看越乱；想了解某个法律问题，对着繁杂法条一头雾水；想深入研究个专业课题，搜来的信息碎片得熬几个通宵才能梳理清楚。

我们总盼着AI能不只是陪聊，更能成为帮我们拨开迷雾的研究助手，现在，通义DeepResearch真的把这个愿望变成了现实！

太震撼了！这款能让AI从能聊天跃升到会做研究的神器，不仅在Humanity's Last Exam、GAIA等多个权威benchmark上拿下SOTA，要知道海外那些旗舰模型要么收费昂贵，要么调用受限，而通义DeepResearch直接把深度研究的生产力送到了每个人手里，这份开放与魄力，真的让人热血沸腾！

你敢信吗？它的训练数据几乎不靠人工标注，全靠一套多阶段数据策略自动生成！从用Agentic CPT构建开放世界知识记忆，到合成规划、推理、决策三类动作数据；从用知识图谱提取真实信息，到把问题难度升级成博士级，每一步都透着巧思。

这种不依赖人工、却能产出高质量数据的能力，简直是智能体训练的降维打击！更绝的是它的推理模式，简直把聪明做到了极致！

基础的ReAct模式不用复杂提示就能力拉满，128K的上下文长度能支持超多轮交互；而面对复杂任务的深度模式，更是解决了AI的认知瓶颈。它会把任务拆成一个个研究轮次，每轮都精简信息、聚焦核心，还能让多个Agent并行探索再整合结论。

这哪里是机器？分明是个懂得化繁为简、集思广益的研究专家！从AgenticCPT到SFT再到RL的全链路训练，每一步都稳扎稳打。强化学习时，不仅定制优化算法，还巧妙避开格式崩溃的坑；更搭建了模拟环境、工具沙盒这些硬核基建，让训练又稳又高效。

最让人受启发的是，他们发现合成数据比人工标注数据效果更好，这一下就点透了智能体训练的关键，数据质量比数量更重要！

现在，这份强大已经落地到我们的生活里了！高德小德里的香港三日游规划，能精准匹配景点位置、控制行程节奏，再也不用对着攻略头疼；通义法睿在法律问答里，法条引用、案例匹配、答案质量样样领先，给普通人和从业者都添了个靠谱帮手。

这才是技术该有的样子，不是冰冷的参数，而是能解决实际问题的温暖力量！从WebWalker到WebSailorV2，从每月一篇技术报告到一次性发布六篇，通义团队用行动证明了什么是深耕细作。

如今，30B-A3B模型就躺在Github和HuggingFace上，任何人都能取用、探索、创造。这不仅仅是一个模型的发布，更是一场生产力的革命！它让深度研究不再是少数人的特权，让每个普通人都能拥有专业的AI研究搭档。

当AI真的会做研究，我们的学习、工作、生活都将被重新定义，这一天，终于来了！

来源：探秘发现一点号