首页学术团队凭借SFT终结科技巨头的垄断；OpenSeeker-v2荣登搜索代理排行榜榜首
在不断演变的大型语言模型（LLMs）领域，深度搜索能力已成为先进智能代理的决定性优势。然而，这一领域长期以来一直由资金雄厚的行业巨头所掌控。 传统的开发方法通常依赖于资源密集型管道，其中包括预训练、持续预训练（CPT）、监督微调（SFT）和强化学习（RL）。
一支学术研究团队最近发布了他们的最新成果OpenSeeker-v2，从根本上挑战了这一既定观点。根据他们的报告，在高质量、高难度的任务轨迹上进行训练，即使采用简单的监督微调（SFT）方法，也能生成顶级搜索代理。
该团队概述了数据合成方面的三项关键优化策略：首先，扩展知识图谱以创造更广阔的探索空间；其次，大幅扩充工具集以突破功能极限；最后，应用严格的低步长过滤机制，以确保训练数据的质量和效率。
实验结果表明，仅基于 10,600 个数据点训练的OpenSeeker-v2（拥有 300 亿参数，采用 ReAct 架构）在四个核心基准测试中均展现出卓越性能：在 BrowseComp 上得分 46.0%，在 BrowseComp-ZH 上得分 58.1%， 在“Humanity’s Last Exam”上达到34.6%，在xbench上达到78.0%。这些数据不仅创下了新纪录，而且全面超越了依赖于CPT、SFT和RL组合的复杂管道的行业模型——例如Tongyi DeepResearch。
值得注意的是，这是首个由纯学术团队仅使用SFT技术开发、且在相同模型规模和架构下达到最先进水平（SOTA）的搜索代理。 该团队现已将OpenSeeker-v2 的模型权重开源。这一突破显著降低了先进搜索代理的研发门槛，并为学术界和开源社区提供了更易获取、更轻量级的开发路径。
论文：https://arxiv.org/pdf/2605.04036
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