연구원들은 복잡한 다단계 검색 작업을 위해 설계된 오픈 가중치 에이전틱 리트리버인 T-Search를 발표했습니다. Qwen3.6-35B-A3B 위에서 구축되고 적대적으로 필터링된 합성 데이터로 학습되어, 제한된 다중 라운드 검색을 실행하여 정당화와 함께 순위 매겨진 증거 청크를 반환합니다.

  • 7개의 영어 및 러시아어 벤치마크에서 단일 롤아웃으로 Recall@10 56.0, 세 개의 융합 롤아웃으로 61.3 달성.
  • 더 큰 오픈 모델보다 우수하며 유연한 교체를 위해 답변 생성을 다운스트림 모델에 위임합니다.
  • 모델, harness, 라이브 데모 및 TRuST(첫 번째 네이티브 러시아어 하드 서치 벤치마크)의 출시를 포함합니다.

저자들은 이것이 재학습 없이 백엔드 및 생성기 구성 요소를 교체할 수 있게 하므로 중요하다고 간주합니다.