Tongyi DeepResearch 30B A3B (free)

Tongyi DeepResearch is an agentic large language model developed by Tongyi Lab, with 30 billion total parameters activating only 3 billion per token. It's optimized for long-horizon, deep information-seeking tasks and delivers state-of-the-art performance on benchmarks like Humanity's Last Exam, BrowserComp, BrowserComp-ZH, WebWalkerQA, GAIA, xbench-DeepSearch, and FRAMES. This makes it superior for complex agentic search, reasoning, and multi-step problem-solving compared to prior models. The model includes a fully automated synthetic data pipeline for scalable pre-training, fine-tuning, and reinforcement learning. It uses large-scale continual pre-training on diverse agentic data to boost reasoning and stay fresh. It also features end-to-end on-policy RL with a customized Group Relative Policy Optimization, including token-level gradients and negative sample filtering for stable training. The model supports ReAct for core ability checks and an IterResearch-based 'Heavy' mode for max performance through test-time scaling. It's ideal for advanced research agents, tool use, and heavy inference workflows.

StartChatWith Tongyi DeepResearch 30B A3B (free)

Architecture

  • Modality: text->text
  • InputModalities: text
  • OutputModalities: text
  • Tokenizer: Other

ContextAndLimits

  • ContextLength: 131072 Tokens
  • MaxResponseTokens: 131072 Tokens
  • Moderation: Disabled

Pricing

  • Prompt1KTokens: 0 ₽
  • Completion1KTokens: 0 ₽
  • InternalReasoning: 0 ₽
  • Request: 0 ₽
  • Image: 0 ₽
  • WebSearch: 0 ₽

DefaultParameters

  • Temperature: 0

Tongyi DeepResearch 30B: Alibaba LLM для революции в ИИ-исследованиях

Представьте, что у вас есть личный исследователь, который не просто ищет информацию в интернете, а анализирует её шаг за шагом, как настоящий эксперт. Звучит как фантастика? А ведь это реальность с Tongyi DeepResearch 30B — новейшей large language model от Alibaba Cloud. В 2025 году эта модель с 30 миллиардами параметров стала настоящим прорывом, особенно для задач, требующих глубокого анализа. Если вы занимаетесь разработкой, наукой или просто интересуетесь ИИ, эта статья раскроет, почему Alibaba LLM заслуживает вашего внимания. Мы разберём её возможности, benchmarks и практические применения, опираясь на свежие данные из надежных источников.

Что такое Tongyi DeepResearch 30B: Обзор 30B model от Alibaba

Tongyi DeepResearch 30B — это агентная large language model, разработанная лабораторией Tongyi Lab в Alibaba Cloud. Выпущенная в сентябре 2025 года, она представляет собой Mixture of Experts (MoE) архитектуру с общим объёмом параметров 30,5 миллиарда, но активирует всего 3,3 миллиарда на токен. Это делает её эффективной и быстрой, не жертвуя мощностью. Модель excels в задачах, связанных с математическими вычислениями, программированием и обработкой китайского языка, но её главная фишка — агентные возможности для глубоких исследований.

По данным технического отчёта на arXiv (опубликован 28 октября 2025 года), Tongyi DeepResearch построена на базе синтетических данных, сгенерированных автоматически. Это позволило модели "самообучаться", создавая сложные промпты и сценарии. Представьте: ИИ не просто отвечает на вопрос, а планирует шаги, ищет источники и синтезирует выводы. Для бизнеса это значит автоматизацию рутинных исследований, а для разработчиков — новый инструмент в арсенале.

Почему это важно именно сейчас? Согласно Statista, рынок искусственного интеллекта достигнет 254,5 миллиарда долларов в 2025 году, с сегментом Natural Language Processing на уровне 60,56 миллиарда. AI research model вроде Tongyi DeepResearch ускоряют этот рост, делая ИИ доступным для open-source сообщества. GitHub-репозиторий модели набрал тысячи звёзд за недели после релиза, что подтверждает её популярность.

Преимущества Tongyi DeepResearch: Почему эта Alibaba LLM лидирует в benchmarks

Давайте разберёмся, что делает Tongyi DeepResearch standout. Во-первых, её state-of-the-art performance на ключевых бенчмарках. На Humanity's Last Exam (HLE) модель набрала 32,9%, обогнав OpenAI o3. В BrowserComp она демонстрирует выдающиеся результаты в задачах веб-навигации и мультишагового поиска. А в юридических исследованиях, по тестам VentureBeat (17 сентября 2025), Tongyi превосходит агентов от OpenAI и Anthropic Claude.

Для математических задач: модель справляется с сложными уравнениями и доказательствами, благодаря оптимизации на китайских и английских датасетах. В кодинге — генерирует чистый, эффективный код на Python, Java и даже китайских фреймворках. А для китайского языка? Tongyi DeepResearch 30B — это прорыв: точность перевода и генерации текста на уровне носителя, что критично для азиатского рынка.

Как отмечает статья в Medium от 28 октября 2025: "Tongyi DeepResearch — как огромный мозг, который активирует только нужные нейроны, экономя ресурсы и повышая скорость."

Статистика подтверждает: по данным Hugging Face, модель загружена более 10 000 раз за месяц после релиза. Это не просто цифры — это признак доверия. Если вы новичок в ИИ, подумайте: а что если такая 30B model сэкономит вам часы на анализ данных?

Сравнение с конкурентами: Tongyi vs. другие large language models

Сравним Tongyi DeepResearch с лидерами. GPT-4o от OpenAI силён в креативе, но уступает в долгосрочных исследованиях. Llama 3 от Meta — open-source, но без агентных фич. А DeepSeek от китайских разработчиков? Tongyi обходит его в MoE-эффективности, активируя меньше параметров при большей производительности.

  • Эффективность: 3,3B активных vs. 7B+ у аналогов — на 50% меньше памяти.
  • Скорость: Обработка запроса за 0,535 секунды (данные HPC-AI, 2025).
  • Open-source: Полностью доступна на GitHub, в отличие от проприетарных моделей.

Эксперты из Forbes (аналогичная статья 2024 о Alibaba AI) подчёркивают: китайские LLM, как Alibaba LLM, доминируют в Азии, где 40% глобального ИИ-трафика (Statista, 2025).

Практические применения Tongyi DeepResearch 30B в реальной жизни

Теперь перейдём к делу: как использовать эту AI research model? Возьмём реальный кейс. Представьте, вы маркетолог, и нужно исследовать тренды в e-commerce. Tongyi DeepResearch запишет план: 1) Поиск ключевых слов в Google Trends; 2) Анализ отчетов Statista; 3) Синтез рекомендаций.

В кодинге: модель генерирует скрипты для автоматизации. Пример: "Напиши код на Python для парсинга новостей о ИИ". Результат — рабочий скрипт с обработкой ошибок, основанный на лучших практиках. Для математики — решение дифференциальных уравнений с объяснениями, полезно студентам и инженерам.

Реальный пример из новостей: на платформе Amap (Alibaba) Tongyi генерирует персонализированные маршруты путешествий, интегрируя данные о погоде и отзывах. По данным Alibaba Cloud блога (19 сентября 2025), это повысило конверсию на 25%.

  1. Установка: Скачайте с Hugging Face, запустите на GPU с 16GB VRAM.
  2. Промптинг: Используйте четкие инструкции: "Проведи исследование по [тема], шаг за шагом".
  3. Интеграция: Подключите к API OpenRouter для бесплатного тестирования.

В китайском контексте: модель идеальна для анализа Weibo или Baidu данных, где локальные нюансы критичны. Как говорит эксперт из Apidog (17 сентября 2025): "Tongyi DeepResearch делает агентов ИИ доступными, обходя лимиты больших моделей."

Как начать работу с 30B model: Шаги для разработчиков

Не знаете, с чего начать? Вот гид. Сначала зарегистрируйтесь на GitHub Alibaba-NLP. Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch. Установите зависимости: PyTorch, Transformers.

Тестируйте на простом: "Объясни квантовые вычисления для новичка". Модель выдаст структурированный ответ с примерами. Для продвинутых — настройте fine-tuning на ваших данных. Важно: модель поддерживает многоязычие, но для китайского — используйте специальные токенизаторы.

Потенциальные вызовы: высокие требования к hardware. Но с облаком Alibaba Cloud — это решается. По Reddit (16 сентября 2025), пользователи хвалят её за стабильность на consumer GPU вроде RTX 5090.

Будущее Tongyi DeepResearch: Тренды и перспективы Alibaba LLM

Что ждёт Tongyi DeepResearch 30B дальше? С ростом рынка LLM до 87,5 миллиарда долларов к 2033 году (LinkedIn анализ, 10 ноября 2025), модели вроде этой станут стандартом. Alibaba планирует интеграцию в BRI (Belt and Road Initiative) проекты, фокусируясь на глобальных исследованиях.

Тренды: больше агентности, меньше энергозатрат. Tongyi уже "думает как исследователь", планируя многошаговые задачи. Для бизнеса — автоматизация compliance и R&D. Представьте: ИИ, который проводит патентный поиск за минуты.

Как отмечает VentureBeat (17 сентября 2025): "Это 'DeepSeek' момент для агентов ИИ — open-source революция от Alibaba."

Этические аспекты и безопасность в AI research model

Не всё идеально. Модель следует Group Policy Alibaba, с фильтрами на вредный контент. Но open-source значит, что пользователи должны быть осторожны с данными. Рекомендуем: всегда проверяйте выводы на bias, особенно в китайском контенте.

По Statista (24 февраля 2025), 70% пользователей LLM беспокоятся о приватности — Tongyi адресует это через локальные деплойменты.

Выводы: Почему Tongyi DeepResearch 30B — ваш следующий шаг в ИИ

Подводя итог, Tongyi DeepResearch 30B — это не просто large language model, а мощный AI research model, который меняет правила игры. С state-of-the-art в математике, кодинге и китайском, плюс агентные способности, она идеальна для глубоких задач. Опираясь на данные Statista и benchmarks Hugging Face, видно: Alibaba LLM лидирует в эффективности.

Если вы разработчик, попробуйте её сегодня — скачайте с GitHub и экспериментируйте. Для бизнеса: интегрируйте в workflows для ускорения исследований. А вы уже пробовали 30B model от Alibaba? Поделись своим опытом в комментариях ниже — что вы думаете о будущем open-source ИИ? Давайте обсудим!