阿里开源“通义 DeepResearch”：会自己上网查资料的科研智能体

一句话说清：通义首个深度研究智能体模型开源了，30B 参数就能自己定计划、搜资料、交叉验证、写报告。

发生了什么

9 月 17 日，阿里通义 Lab 正式开源深度研究型智能体模型 通义 DeepResearch。它只有 30B 总参数（每次只激活约 3B），却在多项深度研究评测里拿到顶尖成绩，超过不少更大的闭源模型。

和传统“你问它答”的聊天模型不同，它是个会自己干活的智能体：拿到一个复杂问题，会自己拆步骤、上网检索、交叉验证信息，最后整理出结构化的研究报告。整个过程不靠人工标注，用自动合成的数据训练出来。

模型、框架和完整方案已全部开源，在 GitHub、Hugging Face、魔搭社区都能下。

对我有什么用

• 做调研、写综述、查资料的人：它可以替你跑几十分钟的多步检索，省下大量人工。
• 开发者：开源权重意味着你能把它接到自己的工具里，做专属的研究助手。
• 已有落地案例：高德地图“小高老师”智能助手、法律 AI“通义法睿”都在用类似能力。

我可以怎么做

1. 打开 GitHub 搜 Alibaba-NLP/DeepResearch，或 Hugging Face 搜 Tongyi-DeepResearch-30B-A3B。
2. 按官方 README 把模型拉到本地或云上跑（需要一定显卡资源）。
3. 想直接体验：可用通义千问里的“深度研究”类功能（产品端能力，非本开源模型本身）。

温馨提醒

• 开源模型需要自己部署，对硬件和动手能力有要求，纯小白用网页端“深度研究”功能更省事。
• 评测成绩来自阿里官方与论文，实际效果因问题而异。
• 它联网检索的结果要自己再核对一遍，别直接当定论用。