阿里開源DeepResearch：AI做研究，是突破還是噱頭？
9月17日，阿里通義實驗室宣布開源其DeepResearch項目的全部技術方案，宣稱該模型旨在讓AI真正具備“做研究”的能力。這一消息迅速在科技界引發(fā)廣泛關注：阿里所提出的“AI研究智能體”，究竟是人工智能邁向自主知識生產(chǎn)的實質(zhì)性突破，還是又一場技術營銷的噱頭？
從技術架構(gòu)來看，通義DeepResearch試圖實現(xiàn)的并非傳統(tǒng)的信息檢索或文本生成，而是一個完整的“研究閉環(huán)”。該系統(tǒng)通過深度搜尋、多源交叉驗證、結(jié)構(gòu)化歸納和報告生成四個步驟，產(chǎn)出帶有引用和可復現(xiàn)結(jié)論的調(diào)研報告。其設計明顯區(qū)別于僅依賴大語言模型生成內(nèi)容的常見做法，更強調(diào)對多源信息的整合、推理與驗證。
在多項權(quán)威評測中，該模型表現(xiàn)突出。例如在Humanity's Last Exam、GAIA等基準測試中，其30B參數(shù)的輕量版模型達到了當前最優(yōu)水平（SOTA）。值得注意的是，該模型支持多種推理模式，包括經(jīng)典的ReAct（Reasoning-Acting）框架和上下文深度管理模式，顯示出其在復雜任務中的適應能力。
真正的落地應用或許是檢驗其價值的關鍵。目前，DeepResearch已應用于高德地圖和通義法睿。在高德中，它作為出行智能體，能夠接入實時交通數(shù)據(jù)、天氣信息等，為用戶提供動態(tài)路線規(guī)劃；在通義法睿這一法律專業(yè)應用中，則能自動檢索法條與裁判文書，進行歸納與推理，并在“法條引用相關性”等指標上表現(xiàn)優(yōu)于OpenAI和Anthropic的模型。
這些案例表明，DeepResearch在處理多模態(tài)、實時性、高專業(yè)門檻的任務中具有一定優(yōu)勢。其開源策略也值得肯定，開發(fā)者可通過GitHub、Hugging Face、魔搭等平臺獲取模型、技術細節(jié)與訓練代碼，有助于社區(qū)共同推進相關研究。
然而，質(zhì)疑的聲音同樣存在。盡管阿里強調(diào)其非“資料堆疊”，但目前的展示仍集中在信息整合與報告生成層面，尚未觸及人類研究中最為關鍵的“提出新問題”“建立新理論”或“實現(xiàn)科學發(fā)現(xiàn)”的能力。此外，模型雖在多個基準測試中領先，但這些測試是否足以全面反映“研究能力”，學術界仍有討論。
另一方面，開源雖有助于技術透明，但30B參數(shù)的模型規(guī)模對算力要求較高，其實際部署成本與可用性仍需觀察。在法律、交通等高風險場景中，錯誤或偏見可能導致嚴重后果，模型的可靠性、可解釋性與責任歸屬問題亦亟待深入探討。
從更廣的視角看，DeepResearch代表的是當前AI領域的一個重要方向：智能體（Agent）范式的興起。與其說它是“取代人類研究者”，不如說它嘗試在特定領域成為強大的輔助工具，尤其適用于信息密度高、流程結(jié)構(gòu)化的垂直場景。
總體而言，阿里通義DeepResearch在技術實現(xiàn)和工程落地上展現(xiàn)出顯著進展，尤其在多源信息整合與領域適配方面具有實用價值。但它離“自主研究”仍有相當距離，其能力目前更應被看作增強型的研究輔助，而非創(chuàng)造性的研究主體。最終，它的突破性與局限性，都需在更廣泛的開源實踐與跨行業(yè)應用中接受檢驗。
AI是否真正能夠“做研究”，或許現(xiàn)在下定論為時過早。但可以肯定的是，像DeepResearch這樣的探索正在推動我們重新思考智能的邊界，以及人機協(xié)作的未來形態(tài)。
（注：本文在資料搜集、框架搭建及部分段落初稿撰寫階段使用了 AI 工具，最終內(nèi)容經(jīng)人類編輯核實事實、調(diào)整邏輯、優(yōu)化表達后完成。）
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