开源智能体检索器 T-Search:多轮搜索 Recall@10 达 61.3,超越更大开源模型
_reachsumit · x · 2026-10-06
T-Search 是一个开源权重的 agentic retriever,面向困难多步搜索:给定问题与固定语料上的搜索工具,它进行有界多轮搜索,返回带简短理由的排序证据块,把答案生成留给下游模型,后端与生成器可随时替换而无需重训练。技术要点:
- 基于 Qwen3.6-35B-A3B,在对抗过滤的合成搜索任务上训练,先做 round-sliced SFT,再用 GSPO 按 recall 奖励强化
- 七个英语与俄语基准(含金标证据)平均:单次 rollout Recall@10 达 56.0,比基座高 14.4 分;三次融合 rollout 达 61.3,超过更大的开源模型
- 一并开源模型、测试框架、在线 demo 和三个基准,含首个原生俄语 hard-search 基准 TRuST
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