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6月20日,Kimi的第一个Agent模型Kimi-Researcher开启小范围灰度测试。该模型基于端到端自主强化学习技术,专为深度研究任务设计。它能自主规划任务流程,平均进行23步推理,搜索74个关键词,筛选出信息质量最高的3.2%内容,生成超万字的易追溯研究报告。报告平均引用26个高质量信源,支持点击跳转验证。此外,还提供动态可视化报告,便于快速掌握核心结论。在HLE基准测试中,Kimi-Researcher Pass@1准确率达26.9%,与Gemini-Pro Deep Research Agent持平,为已知最高水平之一。在xbench DeepSearch任务中,其平均通过率达69%,表现突出。

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