SearchSwarm은 단일 모델로 장기 계획 과제(long-horizon tasks)를 분해하고, 경계가 정해진 하위 과제(bounded subtasks)를 서브 에이전트(subagents)에 할당하며, 그들의 압축되고 증거 기반의 결과물을 통합합니다.

이를 통해 BrowseComp, GAIA, 그리고 xbench-DeepSearch에서 SOTA(State-of-the-Art) 성능을 달성했습니다.

논문 토론:
https://paperswithcode.co/paper/2606.097
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모델 가중치:
https://huggingface.co/SearchSwarm/SearchSwarm-30B-A3B
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SFT 데이터셋:
https://huggingface.co/datasets/SearchSwarm/SearchSwarm-SFT
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