🔍 AllSpark представила Iris-mini и Iris-pro — сильнейшие открытые поисковые агенты в своём классе

Китайская лаборатория AllSpark опубликовала работу о двух поисковых агентах разного размера. Iris-mini насчитывает 35 млрд параметров, Iris-pro — 397 млрд. Обе модели построены на базе Qwen (Qwen3.6-35B-A3B и Qwen3.5-397B-A17B), работают с контекстом на 256 тыс. токенов и, по заявлению команды, показывают лучшие результаты среди open-weight агентов в своей размерной категории.

Ключевая особенность — методика обучения. Задачи не собирают вручную, а «разворачивают» из структуры ссылок в интернете: от начальной страницы строится граф терминов, из которого генерируется многошаговый вопрос. Все термины, кроме финального ответа, заменяются перефразами, поэтому простой текстовый поиск не помогает — агенту приходится рассуждать. В датасет попадают только вопросы, которые эталонная модель не решает без инструментов, но решает с нужными источниками. Далее идут два этапа фильтрации решений и обучение с подкреплением против живого веб-поиска.

В тестах на BrowseComp, BrowseComp-ZH, DeepSearchQA и Humanity's Last Exam Iris-pro набирает 88,6 / 85,1 / 92,9 / 56,4, Iris-mini — 82,2 / 84,8 / 86,9 / 52,3. Авторы отдельно подчёркивают: управление контекстом на рантайме влияет на результаты сильнее, чем разница между самими моделями.

#AI #OpenWeight #SearchAgents #Qwen #MLResearch