⚡️ Deep Research без интернета? Теперь это возможно.

OpenResearcher — это полностью офлайн-пайплайн для генерации длинных исследовательских траекторий (100+ шагов), которые имитируют реальный процесс работы агента в интернете:
search → open → find → анализ → вывод.

И всё это:
- без API поиска
- без ограничений по rate limit
- без нестабильности результатов
- полностью воспроизводимо

Что под капотом:

- GPT-OSS-120B генерирует исследовательские цепочки
- Локальный поисковик + корпус 10 трлн токенов
- 15 млн документов FineWeb
- 10 000 «золотых» отобранных источников
- Явные примитивы браузинга (поиск, открытие, извлечение), а не просто retrieve-and-read
- Reject sampling — сохраняются только успешные длинные траектории

Почему это важно?

Главная проблема обучения research-агентов — длинные цепочки действий.
Обычные датасеты короткие и не учат модель думать на горизонте десятков шагов.

Здесь результат впечатляет:

SFT на этих траекториях повышает точность модели Nemotron-3-Nano-30B-A3B
с 20.8% → 54.8% на BrowseComp-Plus
(+34% абсолютного прироста)

Что это значит для индустрии:

- Deep-research агентов можно обучать без дорогих онлайн-запросов
- Появляется воспроизводимое обучение tool-use
- Можно масштабировать генерацию «мышления через действия»
- Это шаг к стабильным автономным исследовательским AI

Открытое релизнули всё:

- Код, поисковик и рецепт корпуса
- ~96K длинных исследовательских траекторий
- Логи оценки
- Обученные модели
- Онлайн-демо

GitHub: https://github.com/TIGER-AI-Lab/OpenResearcher
Models & Data: https://huggingface.co/collections/TIGER-Lab/openresearcher
Demo: https://huggingface.co/spaces/OpenResearcher/OpenResearcher
Eval logs: https://huggingface.co/datasets/OpenResearcher/OpenResearcher-Eval-Logs