Peneliti menyajikan T-Search, sebuah retriever agentic berbobot terbuka yang dirancang untuk tugas pencarian multi-langkah yang sulit. Dibangun di atas Qwen3.6-35B-A3B dan dilatih dengan data sintetis yang difilter secara adversarial, ia menjalankan pencarian berbatas multi-putaran untuk mengembalikan potongan bukti terurut dengan justifikasi.
- Mencapai Recall@10 sebesar 56.0 dengan satu rollout dan 61.3 dengan tiga rollout yang digabungkan di tujuh benchmark bahasa Inggris dan Rusia.
- Mengungguli model terbuka yang lebih besar sambil meninggalkan generasi jawaban ke model downstream untuk pertukaran fleksibel.
- Termasuk rilis model, harness, demo langsung, dan TRuST, benchmark pencarian keras asli-Rusia pertama.
Para penulis menganggap ini penting karena memungkinkan komponen backend dan generator ditukar tanpa pelatihan ulang.