論文の概要: Step-DeepResearch Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20491v2
• Date: Wed, 24 Dec 2025 15:52:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-25 13:34:31.960393
• Title: Step-DeepResearch Technical Report
• Title（参考訳）: ステップディープリサーチ技術報告
• Abstract要約: コスト効率のよいエンドツーエンドエージェントである Step-DeepResearch を紹介する。 我々は、計画とレポート作成を強化するために、アトミック能力に基づくデータ合成戦略を提案する。 中国における評価ギャップを埋めるため,現実的な深層研究シナリオのためのADR-Benchを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.50586290399683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As LLMs shift toward autonomous agents, Deep Research has emerged as a pivotal metric. However, existing academic benchmarks like BrowseComp often fail to meet real-world demands for open-ended research, which requires robust skills in intent recognition, long-horizon decision-making, and cross-source verification. To address this, we introduce Step-DeepResearch, a cost-effective, end-to-end agent. We propose a Data Synthesis Strategy Based on Atomic Capabilities to reinforce planning and report writing, combined with a progressive training path from agentic mid-training to SFT and RL. Enhanced by a Checklist-style Judger, this approach significantly improves robustness. Furthermore, to bridge the evaluation gap in the Chinese domain, we establish ADR-Bench for realistic deep research scenarios. Experimental results show that Step-DeepResearch (32B) scores 61.4% on Scale AI Research Rubrics. On ADR-Bench, it significantly outperforms comparable models and rivals SOTA closed-source models like OpenAI and Gemini DeepResearch. These findings prove that refined training enables medium-sized models to achieve expert-level capabilities at industry-leading cost-efficiency.
• Abstract（参考訳）: LLMが自律エージェントへと移行するにつれ、Deep Researchは重要な指標として現れてきた。 しかしながら、BrowseCompのような既存の学術ベンチマークは、意図認識、長期的意思決定、およびクロスソース検証において堅牢なスキルを必要とする、オープンソースの研究に対する現実的な要求を満たすことができないことが多い。 これを解決するために、コスト効率の良いエンドツーエンドエージェントであるStep-DeepResearchを紹介します。 エージェント訓練からSFT, RLまで, 段階的な学習経路と合わせて, プランニングとレポート作成の強化を目的とした, アトミック能力に基づくデータ合成戦略を提案する。 Checklistスタイルの審査員によって強化され、このアプローチはロバスト性を大幅に改善する。 さらに,中国における評価ギャップを埋めるため,現実的な深層研究シナリオのためのADR-Benchを構築した。 実験の結果、Step-DeepResearch (32B) はスケールAI研究ラグビーで61.4%のスコアを示している。 ADR-Benchでは、同等のモデルと、OpenAIやGemini DeepResearchといったSOTAのクローズドソースモデルよりも大幅に優れています。 これらの結果から, 高度化訓練により, 中規模モデルでは, 業界主導のコスト効率において, 専門家レベルの能力を実現することが可能であることが示唆された。

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