OpenAI 的 Deep Research 我一直想正经用用，但它绑在 Pro 订阅里卖，一个月 200 美元，功能是好功能，但这个价格我是真下不去手啊。
昨天在 GitHub 上翻到 Local Deep Research，8700 多 Star。它干的事说白了就一件：把 Deep Research 那套东西搬到我们自己电脑上跑，模型可以用 Ollama 挂本地的，搜索走 arXiv、PubMed 这些学术源。社区里有人拿一张 3090 显卡，在 SimpleQA 基准上跑到了 95.7 分。
我把它装下来摸了一圈，这篇说说它到底能干什么。
这个项目是什么
Local Deep Research 是一个放在自己电脑上的 AI 研究助手。我们丢给它一个问题，它自己去拆问题、调搜索引擎、读网页和论文，最后整理出一份报告，每个结论后面都带着引用来源。 模型可以全程在本地跑，数据不出我们自己的机器。
我写文章这天仓库还有新提交，不是那种火一把就没人管的项目。Reddit 的 r/LocalLLaMA 板块里，它的跑分帖有 16 万浏览，Hacker News 上拿了 190 多个赞，LangChain 官方账号也推过它。
来看看它的实力
一张 3090 跑到 95.7 分
先说成绩，这也是它最近火起来的直接原因。
社区跑分用的是 Qwen3.6-27B，模型拿 Ollama 装在本机，策略选 langgraph-agent。SimpleQA 一共 300 道题，答对了 287 道，95.7%。另一个 xbench-DeepSearch 基准拿了 77 分。小一号的 Qwen3.5-9B 也有 91.2 分，gpt-oss-20B 是 85.4 分。
作者自己也说了，样本量不大，评分有噪音，没拿这个数吹。跑分榜放在 Hugging Face 上，CSV 谁都能下载，自己跑了成绩也可以传上去。
二十多种研究策略，重点说 langgraph-agent
平时用得多的就几档，赶时间用 Quick Summary，三十秒到三分钟出结果，引用都带。想挖深一点用 Detailed Research，要交东西给别人看，用 Report Generation，生成带目录的完整报告，能导出 PDF 和 Markdown。
95.7 分是 langgraph-agent 这个策略跑出来的，值得单独说两句。开了这个模式以后，搜什么、用哪个引擎、搜到什么时候算完，都是模型自己拿主意。搜的过程中发现新线索，它会顺着换引擎接着挖，最后收集到的信源比固定流程那种玩法多不少。想用的话，在设置里选 langgraph-agent 就行。
十几个搜索引擎随便搭
免费能用的一串：arXiv、PubMed、Semantic Scholar、Wikipedia、GitHub、Wayback Machine，连卫报和 Wikinews 都在里面。愿意花钱买 API 的，Tavily、Brave、Google（走 SerpAPI）也支持。
自己电脑里的文档也能当搜索源，它兼容 LangChain 的 retriever，FAISS、Chroma、Pinecone 这些向量库都能接，等于我们手头随便哪个向量数据库，都能挂上来当搜索引擎用。
还有个小事我印象挺深，它抓网页的时候会遵守 robots.txt，人家不让抓就不抓，也不伪装成浏览器混进去。作者的意思是宁可少抓一个页面也认了，这个做法非常值得表扬。
研究顺手变成知识库
每次研究搜到的论文和网页，看完了别扔，可以一键存进本地资料库。它会帮我们抽正文、建索引、做向量化，下回再做研究的时候，可以让它把自己的文档库和网上的实时内容放在一起搜。
这个库是越用越厚的，攒得久了，它就不只是个问答工具，更像一个跟着我们攒了很多资料的老助手。
加密这块做得比一般开源项目认真
每个用户单独一个 SQLCipher 数据库，AES-256 加密，密钥从我们的登录密码里推出来。密码本身不保存，登录的过程实际上就是拿密码去试解密，密码不对，库就打不开。每个人的模型 API key 也是加密之后存在自己库里的。
项目里没有任何遥测和统计代码，除了我们自己发起的搜索请求和模型调用，它不会往外发任何东西。Docker 镜像还用 Cosign 做了签名，带 SBOM 清单。镜像是不是官方构建的，里面装了哪些包，都能自己查。
自带期刊质量评分
它内置了 21.2 万个期刊源的质量数据，数据来自 OpenAlex、DOAJ，还有一份掠夺性期刊黑名单。查医学问题的时候，它会自动给引用的期刊打声誉分，碰上掠夺性期刊直接标出来。经常做文献调研的人，应该知道这能省多少事。
能挂进 Claude Code
项目自带 MCP server，装好以后，Claude Code 和 Claude Desktop 里可以直接调它的工具，quick_research、detailed_research、generate_report 都有。平时写代码写到一半要查点资料，让 Claude Code 顺手跑一轮带引用的调研就行，不用再切窗口开浏览器。
订阅功能，自动盯进展
订阅一个主题，它按天或者按周自动跑一轮研究，把不相关的内容筛掉，整理成 markdown 报告推给我们。盯某个方向的新论文、新动态，设置一次就不用管了，适合懒人。
快速开始
推荐 Docker Compose，一条命令的事：
bash
curl -O https://raw.githubusercontent.com/LearningCircuit/local-deep-research/main/docker-compose.yml && docker compose up -d等 30 秒左右，我们在浏览器打开 http://localhost:5000 就能用。compose 文件会把 Ollama 和 SearXNG 一起拉起来，进设置页选一个模型就行，比如 gpt-oss:20b。有 N 卡的话多下一个 gpu override 文件，README 里有现成命令。
不想碰 Docker 的话，pip 也可以：
lua
pip install local-deep-research
python -m local_deep_research.web.app有个坑提前说：CPU 得支持 AVX 指令集。2011 年以后的 Intel 和 AMD 都没问题，再老的机器会直接报 Illegal instruction，别在上面浪费时间。
什么场景适合用它
我写技术文章之前经常要翻一堆资料，用它一次把 arXiv 和公网网页一起搜完，每条结论后面都带着出处，不用我再逐条回去核对。
想盯某个领域的进展，交给订阅功能，每周收一份汇总，比自己天天刷信息流全。
团队内部文档多的，可以把文档接进它的本地搜索。查问题的时候，公司资料和网上的结果一起出来。
做学术调研的更合适，PubMed 加上期刊质量评分，一篇论文靠不靠谱，扫一眼就有数。
最硬的需求还是对数据敏感的场景，模型全程本地，数据库本地加密，搜索请求只发给我们自己配置的引擎，中间没有第三方经手。
我的看法
这项目最打动我的地方不是跑分，是它把研究这件事的主动权给了用的人。模型自己挑，数据存在自己机器上，报告里每个结论后面都挂着来源，我随时可以点回去看它有没有瞎编。
门槛也得说清楚，想拿 3090 跑 27B 模型，不是人人都有这个条件，95 分那个成绩对硬件和模型都有要求。纯 CPU 或者显存小的机器，体验肯定要打折。我的建议是先挂个小模型跑起来试试，实在不行，就在设置里换成云端模型。
8.7K Star 放在研究类工具里不算特别爆，但文档写得全，更新一直没断，社区也活跃。这种项目我一般是先点个 Star 放着，指不定哪天就派上用场了。
开源地址：