Tongyi a publié Tongyi DeepResearch, le premier agent web entièrement open-source à atteindre des performances comparables à celles de DeepResearch d'OpenAI sur une suite complète de benchmarks. Le modèle obtient 32.9 au Humanity’s Last Exam (HLE), 43.4 à BrowseComp et 75 à xbench-DeepSearch, surpassant systématiquement les alternatives propriétaires et open-source existantes.
La publication inclut une méthodologie complète pour l'entraînement d'agents avancés, mettant en œuvre un Agentic Continual Pre-training (CPT) via la solution de synthèse de données AgentFounder. L'équipe détaille un pipeline novateur pour générer des paires QA synthétiques de haute qualité en utilisant des méthodes basées sur les graphes et des améliorations itératives de la complexité afin de créer des questions de recherche de niveau doctorat. L'inférence prend en charge le mode ReAct natif pour l'évaluation des capacités intrinsèques et le mode Heavy (test-time-scaling) via le paradigme IterResearch pour les tâches complexes à étapes multiples.
Cette contribution fournit un cadre éprouvé pour la création d'agents de recherche approfondie, offrant des innovations algorithmiques et une curation automatisée des données qui éliminent le besoin d'appels API aux outils commerciaux pendant l'entraînement.