工具介绍
OpenSeeker: 一个基于开源数据和模型的搜索代理
OpenSeeker: 通过完全开源训练数据实现边缘搜索代理的民主化
- 2026.03.17 我们开源了 OpenSeeker-v1（所有数据和模型）。使用 11.7K 个训练示例，我们对 Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 进行了微调，在 BrowseComp-ZH 上获得了 48.4% 的分数，在 BrowseComp 上获得了 29.5% 的分数，在 xbench-DeepSearch 上获得了 74.0% 的分数，在 WideSearch 上获得了 59.4% 的分数。
OpenSeeker 是纯学术团队首次实现前沿搜索基准测试的最佳性能，同时同时开源了完整的训练数据。
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