阶跃星辰推出 Step-DeepResearch：以“原子能力”为核心的低成本深研型 AI 智能体

近日，阶跃星辰（StepFun）发布了新一代深度研究智能体模型——Step-DeepResearch。这款模型拥有 32B 参数，旨在把传统的网页检索升级为更专业的研究流程，可胜任长链推理、工具调用与结构化报告写作等复杂任务。

不同于市面上更偏向短问题检索优化的 Web Agent，Step-DeepResearch专注真实的科研与分析场景。它能识别隐含的搜索意图，在不确定时进行多源交叉核验，并最终产出附引用的专业报告。官方表示，该模型基于 Qwen2.532B-Base 构建，通过将研究流程收敛为单一智能体的决策路径，显著降低推理成本。

为让 AI 具备接近人类专家的研究能力，Step-DeepResearch重点打磨了四项“原子能力”：规划与任务拆解、深入信息获取、反思与验证，以及专业报告生成。训练阶段，团队借助高质量技术报告、财务文件与知识图谱数据，搭建了大规模合成数据管线，使其在处理长程项目时保持极高的稳定性。

目前，该模型在 Scale AI 的研究评测中取得 61.42% 的依从率，表现可与 OpenAI 和 Google 的同类深度研究系统相媲美。而在阶跃星辰自研的 ADR-Bench 中文基准测试中，这款 32B 模型甚至超过了部分更大规模的开源模型，展现出极高的实用价值与成本优势。

论文:https://arxiv.org/pdf/2512.20491

划重点:

• 🧠 单智能体架构:Step-DeepResearch把规划、检索、校验与写作内化为同一模型的原子能力，无需调用多个外部智能体，效率更高、成本更低。

• 📚 深度科研导向:不止于简单的问答检索，模型支持长达 128k 的上下文，可从 2000 万+ 论文与权威索引中获取信息，生成严谨的结构化报告。

• 🏆 性能表现强劲:在多项深度研究评测中发挥出色，32B 规模即可达到可比肩大参数闭源模型的专业研究水准。