XYZ-Aquila-pro震撼发布深度搜索领域的革命性开源思维模型【免费下载链接】XYZ-Aquila-pro项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/XYZAILab/XYZ-Aquila-proXYZ-Aquila-pro是由XYZ AI Lab开发的开源深度搜索思维模型基于Qwen3.5-397B-A17B通过AI4AI pipeline后训练而成专为智能搜索代理设计具备长程规划、多语言网页浏览、多源证据聚合等核心能力。作为开源项目它提供了完整的本地部署方案和工具调用接口让开发者和普通用户都能体验到前沿的深度搜索技术。 核心优势重新定义智能搜索体验XYZ-Aquila-pro在深度搜索领域带来了多项突破性进展使其成为开源社区中备受瞩目的思维模型 强大的代理搜索能力该模型优化了智能搜索代理所需的关键技能包括长程规划与任务分解中英文双语网页浏览多来源证据聚合与验证失败环境交互的恢复机制这些能力通过开源的AxisAgentic harness实现提供了具体的search/scrape/python工具实现和固定工具契约。 卓越的性能表现在外部基准测试中XYZ-Aquila-pro在所有评估的子400B开源模型比较中均获得最高分数。特别是在BrowseComp、BrowseComp-ZH和DeepSearchQA等关键搜索基准测试中表现突出展现了其在深度搜索任务上的强大能力。 全面的基准测试结果XYZ-Aquila-pro在六大代理搜索基准测试中表现优异以下是与其他开源模型的对比大规模开源模型400B性能对比基准测试XYZ-Aquila-proNex-N2-ProMiroThinker 1.7apodex-1.0BrowseComp84.883.7†74.075.5BrowseComp-ZH85.179.6†75.382.6DeepSearchQA92.592.3†--84.6LiveBrowseComp53.750.4†34.1†--HLE53.350.0†42.949.0WideSearch81.275.6----注†表示在通用评估设置下重现的结果其他基线值来自公开报告或基准提交。 快速开始5分钟部署你的智能搜索代理1️⃣ 安装SGLang推荐使用sglang0.5.14版本来部署XYZ-Aquila-prouv pip install githttps://github.com/sgl-project/sglang.git#subdirectorypythoneggsglang[all]2️⃣ 启动SGLang服务以下示例启动一个OpenAI兼容的端点使用8个GPU进行张量并行MODEL_PATHXYZAILab/XYZ-Aquila-pro SERVED_MODELXYZ-Aquila-pro python -m sglang.launch_server \ --model-path ${MODEL_PATH} \ --served-model-name ${SERVED_MODEL} \ --port 8000 \ --tp-size 8 \ --mem-fraction-static 0.8 \ --context-length 262144 \ --reasoning-parser qwen3 \ --tool-call-parser qwen3_coder⚠️ 注意如果部署环境内存不足可以减少张量并行大小和上下文长度。3️⃣ 工具使用示例以下是一个发送文本研究对话的示例包含三个工具调用import requests BASE_URL http://localhost:8000/v1 MODEL_NAME XYZ-Aquila-pro SYSTEM_PROMPT rYou are a task-solving research agent with access to native structured tools. Use the tools step-by-step to answer the users question accurately and completely. Today is: 2026-06-27 # Tool-Use Rules - Use the function-calling interface to invoke tools. Do not write tool calls as plain text. - Call at most ONE tool per assistant turn. The next message will contain that tools result; use it to decide your next step. - Only use tools declared in the provided tools schema. USER_PROMPT r请分析最近三个月人工智能领域的重要突破并总结关键趋势。 messages [ {role: system, content: SYSTEM_PROMPT}, {role: user, content: USER_PROMPT}, ] # 工具定义web_search, scrape_and_extract_info, run_python_code # ... payload { model: MODEL_NAME, messages: messages, tools: tools, temperature: 1.0, top_p: 0.95, repetition_penalty: 1.05, max_tokens: 32768, chat_template_kwargs: { enable_thinking: True, preserve_thinking: True, }, } response requests.post(f{BASE_URL}/chat/completions, jsonpayload, timeout1800) response.raise_for_status() result response.json()4️⃣ 推荐的采样配置temperature: 1.0 top_p: 0.95 repetition_penalty: 1.05 max_tokens: 32768 chat_template_kwargs: enable_thinking: true preserve_thinking: true 资源获取模型下载HuggingFace: XYZAILab/XYZ-Aquila-proModelScope: XYZAILab/XYZ-Aquila-pro代码仓库要获取完整代码请克隆以下仓库git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/XYZAILab/XYZ-Aquila-pro相关资源训练数据: XYZ-Aquila-SFT代理框架: AxisAgentic技术报告: AI4AI at Scale 引用如果您在研究中使用了XYZ-Aquila-pro请引用以下技术报告techreport{xyz_aquila_2026, title {AI4AI at Scale: A Full-Pipeline System for Enhancing LLM Agentic Capabilities}, author {{XYZ Agentic Team}}, institution {XYZ AI Lab}, year {2026}, url {https://xyz-lab.ai/blogs/ai4ai-at-scale/assets/bounded-exploration-ai4ai-system-optimization.pdf} } 结语XYZ-Aquila-pro作为一款革命性的开源深度搜索思维模型为开发者和研究人员提供了强大而灵活的工具以构建下一代智能搜索代理。其卓越的性能、全面的功能和开放的特性使其成为深度搜索领域的理想选择。无论您是AI爱好者、研究人员还是企业开发者都可以通过这个开源项目探索智能搜索的无限可能立即开始您的深度搜索之旅体验XYZ-Aquila-pro带来的革命性变化【免费下载链接】XYZ-Aquila-pro项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/XYZAILab/XYZ-Aquila-pro创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考