阶跃星辰正式开源了参数量高达320亿的全新深度研究专用大模型：Step-DeepResearch。该模型在完成深度研究任务上的综合表现，已能比肩OpenAI的o3-mini以及Google的Gemini 2.0 Flash等顶尖商业方案，而每次实际调用所需的成本却仅为它们的十分之一甚至更低。

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模型简介

Step-DeepResearch是一款兼顾高性能与高性价比的端到端深度研究智能体模型。它专为开放式科研场景中的自主信息挖掘与专业级报告生成而打造，力求成为研究者手中的得力工具。

• 原子能力融合：它将复杂的研究流程，拆解为一系列可学习、可评估的原子能力模块（涵盖任务规划、多源信息检索、多轮反思与交叉验证、结构化报告生成等），并在模型内部实现深度融合。这种机制确保了单次前向推理就能完成闭环式思考与实时纠错。
• 渐进式智能体训练范式：它构建了一条从智能体中期训练、监督微调（SFT）到强化学习（RL）的全链路优化路径。它将建模核心目标从传统语言建模的“预测下一个词元”，转向为“决策下一个原子动作”，从而显著提升了模型在动态、不确定的研究环境下的适应性与泛化能力。
• 小模型，大能力：虽然参数量仅为320亿，但Step-DeepResearch在严格遵循Scale AI Research Rubrics基准的测试中获得了61.4的高分，表现与OpenAI Deep Research及Gemini Deep Research等闭源旗舰模型持平。在更加贴近实践的ADR-Bench专家人工评测中，其Elo得分更是超越了DeepSeek-v3.2、GLM-4.6等参数量更大的模型，整体表现直追顶级商业方案。
• 极致成本优势：在能够维持专家级研究质量的前提下，它大幅压缩了部署与推理开销，成为了业界单位性能成本最低的深度研究智能体解决方案，让高质量研究更加普惠。
• 便捷接入方式：支持通过StepFun开放平台API直接调用，新注册用户首月可免费体验其全部能力。

（左）研究效能-成本权衡图谱：Step-DeepResearch以61.42的高分逼近性能天花板，同时每次推理的计算成本（人民币）显著低于同类商业方案，稳居高效能前沿位置。（右）ADR-Bench专家评分对比：在所有评估维度中，Step-DeepResearch均取得领先的Elo分数，综合实力足以媲美一线闭源模型。

架构设计

Step-DeepResearch采用基于经典ReAct范式的智能体架构。它依托“推理→行动→反思”的迭代循环机制，来驱动整个自主、可控、可追溯的深度研究过程。

模型原生支持本地化部署与执行。它内置了四大核心工具集：batch_web_surfer（用于批量网页搜索与内容提取）、file（支持本地文件读写与编辑）、todo（用于研究任务状态追踪与管理）、shell（支持执行系统级命令），全面覆盖了科研全流程的实际操作需求。

Step-DeepResearch系统架构示意：智能体在ReAct循环中，通过协同调用专用工具（如batch_web_surfer、todo、shell等）来完成任务规划、分步执行与结果反思，最终输出结构严谨、内容可靠的研究报告。

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