🧠 Tongyi DeepResearch — ИИ, который «копает глубже», чем ты ожидал И почему он внезапно стал одной из самых интересных систем для глубокого анализа, исследований и комплексных задач.

Если ты следишь за гонкой больших моделей, то наверняка заметил: все толкают всё дальше контекст, reasoning, tool-use, агенты. Да, уже никого не удивить «моделью на 200k токенов». Но Alibaba такие: «держите кофе, мы сейчас покажем», — и выкатывают Tongyi DeepResearch.

И вот тут, честно говоря, я сел. Потому что модель делает то, что мы, инженеры, миллион раз делали вручную: копает, сравнивает, анализирует, строит сложные цепочки рассуждений и не деградирует при больших нагрузках.

То есть это не болталка и не очередная attempt at GPT-clone. Это штука, которая пытается быть исследователем, а не просто генератором текста.

Ну что, давай разберёмся, что они там сварили в своих дата-центрах.

Tongyi DeepResearch — это расширенный исследовательский режим (и модель), построенная на базе линейки Tongyi Qianwen (известной как Qwen). Если хочешь ярлык, то это что-то вроде: «Qwen, но на стероидах для глубокого анализа».

Это не просто «большая модель». Это целый пайплайн:

По сути — модель, которая пытается работать как аналитик или инженер, а не просто как chatbot.

А надо ли? Ну, когда у тебя проект, где API криво документирован, 200 страниц PDF и ещё 3-4 разные спецификации, — да, надо.

Официальный сайт Tongyi / Qwen: 📌 https://tongyi.aliyun.com/

Документация Tongyi DeepResearch (английская, нормальная): 📌 https://tongyi.aliyun.com/qianwen/deep-research

API и SDK (Qwen): 📌 https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/api-details

Открытые модели Qwen (если хочешь локально): 📌 GitHub: https://github.com/QwenLM 📌 HuggingFace: https://huggingface.co/Qwen

DeepResearch — это режим поверх модели Qwen 2.5 / Qwen 2.5-Max, но сам пайплайн закрытый.

Сейчас самый частый вопрос: «Ну и что, GPT тоже умеет reasoning».

Да. Но DeepResearch — это «режим раскопок». Он работает не одним прогоном, а многошаговым пайплайном, где модель:

Прямо как студент, который впервые пишет курсовую… только делает это аккуратнее.

В отличие от обычных LLM, она не пытается «пофантазировать», а именно сверяет и сравнивает.

На уровне «если А → В логически не сходится, проверим ещё источник».

Таблицы, выводы, карты понятий — всё в пакет.

Причём не просто текст, а действительно исследование.

Короче, если обычная модель — это быстрый бариста: «вот тебе ответ, не мешай работать», то DeepResearch — это дед-инженер с опытом 35 лет: «подожди, давай проверим ещё три источника».

Я знаю, ты инженер, тебе нужны техники.

Alibaba прямо говорят, что внутри:

Звучит странно, но на самом деле DeepResearch — это конвейер, а не «один мозг». Типичное разделение:

Похоже на chain-of-thought, но индустриального уровня.

Да, прям как из названия. Берёт задачу и режет её на куски.

API, фреймворки, архитектуры — он это разбирает с уровнем «давай пройдёмся по модулю StorageManager».

Умеет драться с PDF на 300+ страниц и при этом не терять логику.

Пишет планы, roadmaps, технические предложения, архитектурные разборы.

Хочешь разницу между MoE 64×7B и dense 70B? Хочешь сравнить Postgres logical replication и MySQL GTID? Да легко.

Он может написать код, но это не MiniMax M2 и не Qwen Coder. Глубокое исследование — да, сложные алгоритмы — тоже, но вот многофайловый рефакторинг — слабее.

Алгоритм многошаговый, так что быстрых «ответь за 0.2 секунды» не жди.

Пайплайн — закрытый, исходники не выложены. Хочешь свой DeepResearch — делай сам.

Он иногда пишет анализ так, будто сдаёт PhD-диссертацию на тему «Влияние лягушек на распределённые системы».

Документация: 📌 https://tongyi.aliyun.com/qianwen/deep-research

Пример запроса:

Можно передать:

Тоже доступно на платформе — просто в интерфейсе указываешь «DeepResearch Mode».

Нет. Пайплайн закрыт, работает только через Alibaba Cloud.

Но ядро Qwen 2.5 — открыто, и ты можешь собирать похожий пайплайн сам.

На самом деле DeepResearch — это не магия. Это:

Ты можешь построить это на:

Но Alibaba сделали это из коробки.

Ввод:

«Проведи глубокое исследование по теме Event Sourcing vs CQRS сравни плюсы, минусы, архитектуры, производительность и примеры в .NET и Golang.»

Вывод (сокращённо):

Это не просто «текст для блога». Это — готовый technical decision document.

На уровне «перечитал за тебя всю документацию».

Нет «быстрых фантазий».

PDF, RTF, API — всё глотает без истерик.

Таблицы, матрицы, сравнения — это его стихия.

Благодаря внешнему ретривалу и проверкам.

5–30 секунд — нормальная история.

Это аналитик, а не разработчик.

Логи, дебаг — иногда странные.

Для кого-то плюс, для кого-то минус. Иногда документация встречается только на китайском.

Если ты:

то Tongyi DeepResearch — это лучший инструмент для глубокой аналитики, который есть сегодня в доступе.

Если ты:

DeepResearch — это интеллектуальный бурильщик, а не универсальный комбайн.

…буду рад лайку и комментарию — это помогает понимать, какие темы разбирать дальше. Пиши в комментариях, пробовал ли ты Tongyi DeepResearch и что он накопал у тебя.

#искусственныйинтеллект #python #pythondeveloper #backend #backenddevelopment #backend_разработчик