OpenResearcher：超越 GPT-4.1 和 Claude 的开源深度研究智能体
滑铁卢大学 TIGER-Lab 发布了 OpenResearcher，一个完全开源的智能体大语言模型（30B-A3B），专为长周期深度研究场景设计。该模型在 BrowseComp-Plus 基准上达到 54.8% 准确率，超越 GPT-4.1、Claude Opus 4、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek-R1 和通义深度研究。
OpenResearcher 的独特之处在于完全离线的训练流程。它无需任何搜索或抓取 API、无速率限制、无非确定性因素，即可合成 100 轮以上的深度研究轨迹。系统使用本地检索器和 10 万亿 token 语料库生成长周期工具使用痕迹，使训练过程完全可复现。
团队完整开源了所有资源：代码、搜索引擎、语料库配方、9.6 万条训练轨迹、评估日志、训练模型和在线演示。这是迄今为止深度研究智能体领域最全面的开源发布。
OpenResearcher 代表了深度研究能力民主化的重要一步。相比需要 API 访问和持续付费的 Gemini Deep Research 和 Claude Research 等专有系统，OpenResearcher 可以完全在本地部署，无需任何外部依赖。
GitHub：https://github.com/TIGER-AI-Lab/OpenResearcher
论文：https://huggingface.co/papers/2603.20278
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OpenResearcher 的独特之处在于完全离线的训练流程。它无需任何搜索或抓取 API、无速率限制、无非确定性因素，即可合成 100 轮以上的深度研究轨迹。系统使用本地检索器和 10 万亿 token 语料库生成长周期工具使用痕迹，使训练过程完全可复现。
团队完整开源了所有资源：代码、搜索引擎、语料库配方、9.6 万条训练轨迹、评估日志、训练模型和在线演示。这是迄今为止深度研究智能体领域最全面的开源发布。
OpenResearcher 代表了深度研究能力民主化的重要一步。相比需要 API 访问和持续付费的 Gemini Deep Research 和 Claude Research 等专有系统，OpenResearcher 可以完全在本地部署，无需任何外部依赖。
GitHub：https://github.com/TIGER-AI-Lab/OpenResearcher
论文：https://huggingface.co/papers/2603.20278
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