奧特曼還是太慢了

原標題：等不到 OpenAI 開源了！5 個工程師 24 小時手擼免費版 Deep Research，效果直追正主、過程全公開
文章來源：AI前線
內容字數：7731字

Hugging Face 24小時內克隆OpenAI Deep Research，開源AI發展速度驚人

本文總結了Hugging Face團隊在24小時內成功克隆OpenAI Deep Research，并將其開源的。該展現了開源AI社區的驚人發展速度和創新能力，也引發了人們對AI未來發展的思考。

1. 閃電般的克隆行動

   Hugging Face的五名工程師，包括聯合創始人兼首席科學家Thomas Wolf，僅用24小時就成功復制了OpenAI的Deep Research功能。他們從凌晨2點開始設計基礎架構，到晚上9點完成文件動態解析模塊，展現了超強的效率和協作能力。該項目命名為Open Deep Research，其源代碼已在GitHub上公開。

2. 技術細節與創新

   Open Deep Research的核心是一個開源“代理框架”和OpenAI的o1模型。該框架采用“代碼智能體”，使用程序代碼編寫動作，據稱比基于JSON的智能體效率提高了30%。團隊利用了Hugging Face的開源“smolagents”庫，并借鑒了微軟研究院的Magenetic-One智能體，最大限度地減少了開發時間和復雜度。 他們還嘗試了DeepSeek R1和o3-mini模型，最終選擇o1模型是因為其在該用例中的表現最佳。

3. 性能與未來改進

   Open Deep Research在GAIA基準測試中取得了54%的準確率，雖然略低于OpenAI Deep Research的67.36%，但考慮到其極短的開發時間，這一成績已相當令人矚目。團隊未來計劃改進包括增加可讀取的文件格式數量、改進文件處理方式、采用基于視覺的瀏覽器以及克隆OpenAI Operator等。

4. 開源的意義與影響

   Open Deep Research的開源，為更多開發者提供了研究和改進這項技術的可能性，也體現了研究界快速重現和公開分享專有AI功能的能力。這一也對OpenAI造成了壓力，OpenAI隨后迅速宣布將ChatGPT搜索功能向所有用戶開放。 整個也引發了關于開源AI與閉源AI未來發展方向的討論。

5. 社區反響與未來展望

   Hugging Face團隊收到了社區的積極反饋，并吸引了更多貢獻者參與。該項目展現了開源社區的強大力量，也證明了即使面對閉源巨頭，開源AI也能快速發展和迭代。 團隊表示，他們將繼續改進Open Deep Research，并努力縮小與OpenAI產品的性能差距。

總而言之，Hugging Face團隊的快速克隆行動和Open Deep Research的開源，是開源AI發展的一個重要里程碑，它展現了開源社區的活力和創新能力，并對AI行業的發展產生了深遠的影響。

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