阿里千问开放模型被用于联邦公报站内搜索

据路透社报道，《联邦公报》网站被发现上线了一个由阿里巴巴千问模型驱动的搜索工具，用于帮助用户检索拟议中的法规条文与公众评论。该工具与网站原有的其他搜索选项并列提供，目前尚不清楚具体的部署时间。根据查阅到的截图以及网站源代码的存档版本，这一由千问驱动的搜索工具随后被下线，时间点大致与社交媒体上开始出现相关讨论的时间相近。

《联邦公报》每天发布新提出的拟议法规清单，并为公众提供浏览评论的入口。此次上线的千问搜索工具，定位正是帮助用户在这类文本量庞大、检索意图明确的场景中快速定位信息。对于法规文本这类长文档、强检索需求的场景，基于大模型的语义搜索能够明显改善传统关键词匹配的体验，这也是此类工具被引入站内搜索的常见原因。

值得关注的是，千问是一款开放权重模型，这意味着该系统的关键组成部分可以公开获取。开发者可以下载并修改这一模型，以满足特定用途，而且其成本通常低于 Anthropic 和 OpenAI 等公司的闭源模型。可自托管、可微调、成本可控等特性，正是开放权重模型在检索与问答场景中被广泛采用的重要原因。

有专家表示，在这一类网站中使用该工具可能并未构成风险。从技术角度看，开放权重模型可以被任何开发者下载并部署在自有环境中，数据不必离开本地或私有服务器，这种部署方式在可控性上反而具备一定优势。这也解释了为什么开放权重模型正在被越来越多的产品与平台纳入技术选型。

截至发稿，暂未获得相关方的置评回应。围绕这一工具的上线与下线，外界关注的重点更多集中在开放权重模型的落地路径：当模型权重公开可获取，任何组织都可以自行完成部署与二次开发，模型的分发与使用也随之更难被单一主体限制。对开发者生态而言，这既是开放协作价值的体现，也提出了新的课题，例如如何在开源许可、模型来源标注与版本维护等方面建立更清晰的规范。