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小红书开源 Search Agent 模型 Iris（35B / 397B），同量级搜索最强
一句话：9 月 14 日小红书 AllSpark 团队开源搜索智能体模型 Iris：Iris-mini（35B，激活 3B）与 Iris-pro（397B，激活 17B），基于 Qwen3.5/3.6 后训练、支持 256K 上下文，在 BrowseComp 等四项基准取得同量级开源最强。
背景
- Search Agent 要在真实网络边搜、边读、边推理、自行决定何时收敛；训练难在「闭卷答不出、给资料能答对」的可解难题构造。Iris 把难点当整体解。
核心要点
- 两档：Iris-mini 35B（激活 3B）/ Iris-pro 397B（激活 17B），256K 上下文。
- 数据从网页超链接结构反向构造多跳问题，并把非答案实体改写为描述性指称，杜绝字符串匹配取巧。
- SFT–RL Climbing：判分与摘要内化进训练集群，超长轨迹断点续跑。
- BrowseComp 82.2 / 88.6；能力外溢到 General Tool Use 与 Cowork。
为什么重要
- 用 35B 体量逼近万亿参数级模型，证明搜索是可复用的原子能力而非孤立垂直方向。
- 权重、评测代码、数据构造与训练配方全开源，利于复现与二次研发。
关键事实速记
- 开源：2026-09-14
- 基座：Qwen3.5 / 3.6 后训练
- 上下文：256K
- 论文：arXiv 2609.04304
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