Hugging Face hat eine quelloffene Alternative zu OpenAIs Deep Research entwickelt, die automatisch im Web recherchieren und Berichte erstellen kann. Wie Benj Edwards für Ars Technica berichtet, wurde das Projekt „Open Deep Research“ innerhalb eines Tages nach OpenAIs Ankündigung fertiggestellt.
Das System erreichte 55,15 Prozent Genauigkeit im General AI Assistants Benchmark, während OpenAIs Lösung 67,36 Prozent erzielte. Es nutzt Hugging Faces „smolagents“-Bibliothek und codebasierte Agenten, die laut Entwicklern 30 Prozent effizienter arbeiten als JSON-basierte Systeme.
Projektleiter Aymeric Roucher erläuterte, dass das System derzeit über eine API auf OpenAIs Sprachmodelle zugreift, sich aber auch für Open-Weights-KI-Modelle anpassen lässt. Das Agenten-Framework verbessert die KI-Leistung deutlich: GPT-4o allein erreicht 29 Prozent im Benchmark, mit Framework sind es 67 Prozent.
Das Projekt nutzt bestehende Technologien, darunter Web-Browsing-Tools aus Microsoft Researchs Magnetic-One. Der Quellcode ist auf GitHub verfügbar, und Hugging Face sucht aktiv nach Entwicklern zur Erweiterung der Funktionen.
Obwohl die Leistung noch nicht an OpenAIs Lösung heranreicht, ermöglicht der Open-Source-Ansatz Entwicklern, die Technologie frei zu studieren und anzupassen. Künftige Verbesserungen sollen weitere Dateiformate und visuelle Web-Browsing-Funktionen umfassen.
