중국 AI랩 올스파크(AllSpark)가 오픈소스 검색 에이전트 '아이리스-미니'(350억 파라미터)와 '아이리스-프로'(3970억 파라미터)를 훈련 레시피와 함께 공개했다. 두 모델은 Qwen 계열 모델을 기반으로 25만6000토큰 컨텍스트를 지원하며, 동급 오픈웨이트 모델 중 최고 성능을 기록했다. 훈련 데이터는 웹페이지의 링크 구조를 역으로 활용해 여러 단계를 거쳐야 답을 구할 수 있는 질문을 자동 생성하고, 2단계 필터링과 실제 웹 검색 기반 강화학습을 결합해 구축됐다. 연구팀은 벤치마크 성능 차이의 상당 부분이 모델 자체보다 컨텍스트 관리 방식에서 비롯된다는 점을 확인했으며, 검색 능력이 일반적인 도구 사용과 업무 처리 능력 향상에도 파급 효과를 보였다고 밝혔다.

• •아이리스-미니(35B)·아이리스-프로(397B), Qwen 기반 오픈웨이트 검색 에이전트로 동급 최고 성능 달성
• •웹 링크 구조를 역산해 다단계 추론이 필요한 질문을 자동 생성하는 훈련 파이프라인 구축
• •컨텍스트 관리 방식이 모델 성능 차이보다 벤치마크 결과에 더 큰 영향을 미친다는 점을 실증
• •BrowseComp·DeepSearchQA·HLE 등 4개 벤치마크에서 아이리스-미니가 동급 모델 대비 우위(일부 항목 제외)
• •검색 훈련 효과가 일반 도구 사용·업무 처리 능력에도 전이되는 부수 효과 확인, 모델 가중치는 허깅페이스에 공개