摘要：这不仅是阿里和OpenAI在AI深度研究工具领域的正面交锋，更是中国AI企业第一次用“开源+高效+实用”组合拳，闯进全球顶级AI智能体赛道。

9月17日，阿里巴巴通义实验室突然宣布：通义DeepResearch深度研究智能体全栈开源！

这不仅是阿里和OpenAI在AI深度研究工具领域的正面交锋，更是中国AI企业第一次用“开源+高效+实用”组合拳，闯进全球顶级AI智能体赛道。

这次通义DeepResearch最大卖点，就是“低参数高性能”。

300亿参数的规模，跑出了和OpenAI旗舰Deep Research工具旗鼓相当的成绩，在HLE权威考试上得分32.9，BrowseComp拿下43.4分，FRAMES测试更是高达90.6分，部分指标已超越美国顶级实验室。

阿里怎么做到的？背后核心是“创新双模型架构”：AgentFounder-30B负责行为预训练，WebSailor-V2-30B-A3B再用双重模拟+真实环境做强化学习。

这样一来，既保证了模型在复杂、长期任务下的推理能力，又让效率和工程落地成本大幅下降。

阿里在训练流程上实现了高度自动化，完全摆脱人工标注，直接用维基百科知识库搭建出接近真实网络环境的模拟场景，让AI反复自学、动态调整训练难度，极大提升数据质量和泛化能力。

这次发布的最大不同，不只是一个“牛模型”，而是阿里直接把全套核心技术全部开源：模型权重、训练代码、数据合成方法、技术报告，全部上传到HuggingFace、GitHub和ModelScope。

开发者和企业可以免费获取、商用、定制，彻底打破了OpenAI等美企的“封闭路线”。

通义DeepResearch的训练流程分为三步：CPT（持续预训练）、SFT（监督微调）、RL（强化学习）。

阿里团队自研了组相对策略优化（GRPO）算法，结合标记级梯度优化和低质样本过滤，让模型在多回合推理场景里表现越来越稳定。

而且数据采集也很“卷”，用AgentFounder数据引擎结合知识图谱、文档、工具轨迹自动生成大规模合成问答，数据质量和多样性双升级。

通义DeepResearch不是只停在论文和参数上，而是真正落地到了业务场景。高德地图的AI助手“小高”已经集成进来，能根据用户自然语言需求自动联网检索、筛选景点和住宿，生成多日旅行行程。

法律领域，同样用这套Agent技术驱动的通义法瑞系统，能自动检索判例、法规交叉引用、整合法律文档，准确率和效率都直逼初级律师。

在专项评估中，通义DeepResearch的案例引用质量得分64.26，显著高于OpenAI的57.56分和Anthropic Claude的40.43分。

AI不仅能查资料、写文档，还能分解多步骤推理任务，支持ReAct和IterResearch两大模式，满足标准化和复杂化两类需求。

阿里这次的开源，给全球AI圈带来了极强的“破局感”。大家可以随时拉取、部署、改造，甚至直接商用。

和美企的封闭模式相比，阿里式全栈开源极大降低了技术门槛，加速了AI智能体技术的普及和创新。越来越多开发者和公司基于开源框架“二次开发”，AI产业生态正加速成型。

当然，目前DeepResearch也有短板，比如128K上下文窗口还未追上最新旗舰大模型，参数规模还没向更高扩展。但开源社区参与度高，未来升级可能只需几个月甚至几周。

通义DeepResearch这波操作，既是国产AI技术实力的集中展示，也是中国AI公司对全球AI“玩法”的重新定义。AI的未来，早已不是闭门造车的“巨头自嗨”，而是“开源+协作+产业化”的全球竞合。

阿里这次押上全栈开源，不只是技术自信，更是率先抢占AI产业生态新高地。未来谁能把开源技术做成产业平台、带动开发者和企业一起成长，谁才有资格争夺下一代AI格局的主导权。

中国AI智能体，已经走上世界舞台中央。

来源：冷史客