Hugging Face 宣布推出OpenAI 深度研究工具的開源替代方案，旨在打破OpenAI 付費模式的限制，為更多用戶提供深度研究能力。該項目結合了OpenAI 的o1 模型和一個開源代理框架，允許模型自主進行網絡信息檢索，並具備文本瀏覽、文件操作和數據計算等功能。雖然在GAIA 基準測試中得分略低於OpenAI 的深度研究工具，但其開源性和可訪問性使其在競爭中佔據一席之地，也吸引了大量的用戶關注，一度造成演示頁面訪問量過大。
OpenAI 在一次活動中展示了其深度研究工具，這一工具能夠通過爬取互聯網信息，自動編制有關各種主題的研究報告。但遺憾的是，該工具目前僅對訂閱了OpenAI 每月200美元的ChatGPT Pro 計劃的用戶提供有限的使用權限。
Hugging Face 的團隊，包括公司聯合創始人兼首席科學家Thomas Wolf，表示他們的開放深度研究項目結合了OpenAI 的o1模型和一個開源的“代理框架”。這個框架旨在幫助模型更好地進行信息分析，並指導其使用搜索引擎等工具。儘管o1是一個付費的專有模型，研究人員認為它在性能上優於一些開放模型，如DeepSeek 的R1。
在短短不到24小時的時間裡，研究團隊成功利用o1模型開發出了一種簡單的文本瀏覽器和“文本檢查器” 工具包，使得開放深度研究能夠在網絡上進行自主導航。該工具可以滾動瀏覽網頁、操作文件，甚至運行數據計算，從而提升了信息檢索的效率。
根據GAIA 基準測試，開放深度研究的得分為54%。相比之下，OpenAI 的深度研究得分為67.36%。儘管如此，在測試開放深度研究時，記者訪問了Hugging Face 團隊設立的公共演示頁面，卻因為訪問量過大而未能成功使用，最終收到了一個錯誤提示。
研究團隊承諾將繼續改進用戶體驗，並已將源代碼上傳至GitHub，以便公眾進行查看和反饋。需要注意的是，網上已經出現了多個OpenAI 深度研究的“復刻” 版本，但這些版本大多依賴於開放模型和工具，缺乏o3模型這一關鍵部分。在復雜問題回答和信息獲取的基準測試中，o3模型的表現幾乎無人能敵。
隨著市場對深度研究工具的需求不斷增長，Hugging Face 的新嘗試是否能夠在未來與OpenAI 的產品相抗衡，值得我們持續關注。
項目:https://github.com/huggingface/smolagents/tree/gaia-submission-r1/examples/open_deep_research
劃重點:
Hugging Face 推出OpenAI 深度研究工具的“開放”版本，旨在與OpenAI 的深度研究工具競爭。
該工具結合了AI 模型o1和開源框架，能夠自主進行網絡信息檢索。
研究團隊已將源代碼發佈在GitHub，致力於改進用戶體驗並歡迎反饋。
Hugging Face 的開源深度研究工具，雖然在性能上略遜於OpenAI 的付費版本，但其開放性及社區參與性為其未來發展提供了無限可能。 項目的GitHub 代碼公開，鼓勵開發者參與改進，這將推動技術的進步，最終有望改變深度研究工具的市場格局。