家学術チームがSFTでテック大手による独占を打破、OpenSeeker-v2が検索エージェントランキングで首位に
大規模言語モデル（LLM）の進化する状況において、ディープサーチ機能は高度なインテリジェントエージェントにとって決定的な優位性となっています。しかし、この分野は長きにわたり、豊富な資金力を持つ業界大手企業によって支配されてきました。 従来の開発アプローチは、通常、事前学習、継続的事前学習（CPT）、教師あり微調整（SFT）、強化学習（RL）を含む、リソースを大量に消費するパイプラインに依存している。
最近、ある学術研究者チームが最新の研究成果「OpenSeeker-v2」を発表し、この定説に根本的な挑戦を突きつけた。彼らの報告によると、高品質かつ難易度の高いタスクの軌跡を用いたトレーニングを行うことで、単純な教師あり微調整（SFT）アプローチであっても、トップクラスの検索エージェントを生み出すことが可能になるという。
同チームは、データ合成に関する3つの主要な最適化戦略を提示した。第一に、ナレッジグラフを拡張して探索空間を広げる。第二に、ツールキットのレパートリーを大幅に拡充して機能的な限界を押し広げる。そして最後に、トレーニングデータの品質と効率を保証するために、厳格な低ステップフィルタリングを適用することである。
実験結果によると、わずか10,600個のデータポイントで学習されたOpenSeeker-v2（パラメータ数30B、ReActアーキテクチャ）は、4つの主要ベンチマークすべてにおいて圧倒的な性能を発揮した。BrowseCompで46.0%、BrowseComp-ZHで58.1%、 「Humanity’s Last Exam」で34.6%、xbenchで78.0%を記録した。これらの数値は新記録を樹立しただけでなく、CPT、SFT、RLを組み合わせた重厚なパイプラインに依存するTongyi DeepResearchなどの業界モデルを全面的に上回った。
特筆すべきは、これが同じモデル規模とアーキテクチャにおいて、SFTのみを用いて完全に学術チームによって開発された初の最先端（SOTA）検索エージェントであるという点だ。 同チームは現在、OpenSeeker-v2のモデル重みをオープンソース化しています。この画期的な成果により、高度な検索エージェントの研究開発のハードルが大幅に下がり、学術界およびオープンソースコミュニティの両方にとって、より利用しやすく軽量な開発経路が提供されます。
論文：https://arxiv.org/pdf/2605.04036
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