أطلق مختبر Tongyi لدى علي بابا وكيلاً مفتوح المصدر بالكامل للبحث على الويب باسم Tongyi DeepResearch، ينافس الأنظمة المملوكة رغم اعتماده على نموذج نحيف نسبيًا يضم 30 مليار معلمة، مع تفعيل 3 مليارات معلمة فقط في كل مرة. في الاختبارات المعيارية العامة، حقق نتائج لافتة — منها أفضل نتيجة في فئته 32.9 على Humanity’s Last Exam (متجاوزًا o3 من OpenAI)، و43.4 على BrowseComp (مقتربًا من 49.7 لدى o3)، وأعلى درجة 90.6 على FRAMES. وفي المهام القانونية، يتفوق على وكلاء البحث العميق لدى OpenAI وAnthropic في جودة الاستشهاد بالقضايا (64.26)، ويتقدم قليلًا في دقة النقاط الرئيسية (88.28).
مبنيّ على النموذج الأساسي Qwen3-30B-A3B ومتاح بموجب رخصة أباتشي 2.0 المتساهلة، يتوفر Tongyi DeepResearch عبر Hugging Face وGitHub وModelScope للاستخدام التجاري المجاني. جرى تدريبه من البداية إلى النهاية من دون تسميات بشرية، داخل بيئة ويب مُحاكاة بحجم ويكيبيديا، وهو مدعوم بصندوق أدوات معزول، وتنقيح بيانات ديناميكي، وتعلّم معزّز قائم على GRPO. يدعم الوكيل وضعين للاستدلال: حلقة ReAct المباشرة، ووضع IterResearch الأكثر كثافة متعدّد الجولات؛ وهو يشغّل بالفعل تطبيقات إنتاجية مثل Gaode Mate (تخطيط السفر) وTongyi FaRui (البحث القانوني). تشمل القيود الحالية نافذة سياق بسعة 128k، وعدم اختبار قابلية التوسّع إلى ما بعد 30B من المعلمات؛ ويرى الفريق أن التقييم خطوة بخطوة هو الجبهة التالية في تقييم الوكلاء.
النقاط الرئيسية
- تكافؤ في الأداء ضمن بيئة مفتوحة: وكيل بحجم 30B مع تفعيل 3B يضاهي أنظمة البحث العميق المملوكة، مع نتائج رائدة على HLE وFRAMES.
- مرخّص بموجب أباتشي 2.0 وجاهز للإنتاج: متاح عبر Hugging Face وGitHub وModelScope للاستخدام التجاري المجاني والتخصيص.
- لا حاجة إلى تسميات بشرية: تدريب في ويب مُحاكاة قائم على ويكيبيديا مع صندوق أدوات معزول، وتنقيح بيانات ديناميكي، وتعلّم معزّز قائم على GRPO.
- نمطا تشغيل: ReAct لحلقات نظيفة وقابلة للتكرار، وIterResearch كمسار أكثر كثافة لتوليف متعدد الوكلاء عبر جولات متعددة للمهام المعقدة.
- عمليات نشر فعلية اليوم مع قيود معروفة: مُستخدَم في Gaode Mate وTongyi FaRui؛ نافذة سياق 128k وقابلية التوسّع لما بعد 30B تبقى مجالات للعمل المستقبلي.
في جملة واحدة
Tongyi DeepResearch من علي بابا وكيل بحث ويب مفتوح المصدر عالي الأداء يتحدى منافسين مملوكين أكبر حجمًا. يجمع بين نتائج معيارية قوية ورخصة متساهلة وتطبيقات عملية ومسار تدريب مبتكر خالٍ من التسميات البشرية.
المصادر: 1