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Tongyi Deep Research

Tongyi Deep Research ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie KI-Agenten von Alibaba-NLP (Alibaba-NLP/DeepResearch auf GitHub). Es hat 20.022 Sterne auf GitHub und 1.532 Forks, wird unter der Lizenz Apache-2.0 veröffentlicht und wurde zuletzt am 27. Februar 2026 auf GitHub aktualisiert.

Tongyi Deep Research - Alibaba's open-source deep research agent and 30B model

★ 20,0 Tsd. Sterne⑂ 1,5 Tsd. ForksApache-2.0aktualisiert Feb 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
20.022
Forks
1.532
Lizenz
Apache-2.0
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
27. Februar 2026
Kategorie
KI-Agenten
Eintragstyp
Vollständige Installationsanleitung
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Prepare your questions

    Collect the research questions you want to evaluate, in the JSONL format the repo expects.

  2. Get the model and code

    Clone the repo and download the Tongyi-DeepResearch model weights from the Model Download section.

  3. Set up the environment

    Create the conda environment, install requirements, and copy the example environment file.

  4. Run your first research task

    Configure the inference script (model path, dataset, output) and run it.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

Deep research agent

A ReAct-style agent that plans, searches and synthesizes long-form research answers.

Open model weights

Tongyi-DeepResearch-30B-A3B weights are downloadable for local inference.

Tool use

Supports tools such as retrieval, web search and a calculator, configured per run in the inference script.

Document processing

Handles file references in questions, with documented formats and organization.

Benchmark suite

Includes the deep research benchmark evaluation used by the project.

Hosted option via OpenRouter

The model is available on OpenRouter, so you can run inference with no GPUs at all.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Clone the repository

    Get the source code from GitHub and enter the project directory.

    git clone https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch.git
    cd DeepResearch
  2. Set up the environment

    The README's example uses conda with Python 3.10, then installs the requirements.

    conda create -n react_infer_env python=3.10.0
    conda activate react_infer_env
    pip install -r requirements.txt
  3. Configure and run inference

    Edit run_react_infer.sh (MODEL_PATH, DATASET, OUTPUT_PATH and any tool API keys), then run it.

    # Edit run_react_infer.sh per README step 4, then run the script - see README step 5
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

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// häufige fragen

Häufige Fragen

Who maintains this project?

It is maintained by Alibaba's Tongyi team (Alibaba-NLP) on GitHub.

Is it free to use?

Yes - the project is Apache-2.0 licensed; model weights are provided under the terms on their download pages.

Does it need a paid API key?

Local runs need no API key beyond any tool credentials you enable (for example a search API). The OpenRouter route requires an OpenRouter account and is pay-per-use.

How does it compare to alternatives?

Compared with hosted deep-research features in chatbots, Tongyi Deep Research gives you the open model and agent code to run, inspect and benchmark yourself.

How do I get started?

Clone the repo, create the conda env, install requirements, download the weights, configure run_react_infer.sh and run your first question file.

// weiter entdecken

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