首頁學術團隊憑藉 SFT 終結科技巨頭的壟斷；OpenSeeker-v2 榮登搜尋代理程式排行榜榜首
在大規模語言模型（LLMs）不斷演進的領域中，深度搜尋能力已成為先進智慧代理人的決定性優勢。然而，這個領域長期以來一直由資金雄厚的產業巨頭所掌控。 傳統的開發方法通常依賴於資源密集型的流程，其中包含預訓練、持續預訓練（CPT）、監督式微調（SFT）以及強化學習（RL）。
一支學術研究團隊最近發表了他們的最新成果「OpenSeeker-v2」，從根本上挑戰了這一既定觀點。根據他們的報告，透過在高品質、高難度的任務軌跡上進行訓練，即使是簡單的監督式微調（SFT）方法，也能打造出頂級的搜尋代理。
該團隊闡述了三項關鍵的資料合成優化策略：首先，擴展知識圖譜以創造更廣闊的探索空間；其次，大幅擴充工具庫的種類以突破功能極限；最後，採用嚴格的低步數過濾機制，以確保訓練資料的品質與效率。
實驗結果顯示，OpenSeeker-v2（具備 300 億個參數並採用 ReAct 架構）僅憑 10,600 個數據點進行訓練，便在四大核心基準測試中展現出壓倒性的表現：在 BrowseComp 上獲得 46.0%、在 BrowseComp-ZH 上獲得 58.1%、 在「Humanity’s Last Exam」上達 34.6%，以及在 xbench 上達 78.0%。這些數值不僅創下新紀錄，更全面超越了依賴結合 CPT、SFT 和 RL 的繁複處理流程的業界模型——例如 Tongyi DeepResearch。
值得注意的是，這標誌著首個由純學術團隊開發、僅採用 SFT 技術，且在相同模型規模與架構下達成的最先進（SOTA）搜尋代理。 該團隊現已將OpenSeeker-v2 的模型權重開源。這項突破顯著降低了先進搜尋代理的研發門檻，並為學術界與開源社群提供了更易於取得且輕量化的開發途徑。
論文：https://arxiv.org/pdf/2605.04036
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