Новое обновление Deep Research от Qwen позволяет за считанные секунды превращать отчеты в веб-страницы и подкасты

Китайский гигант электронной коммерции Alibaba и его известная своей продуктивностью команда исследователей и инженеров Qwen, занимающаяся разработкой ИИ-моделей, объявила о масштабном расширении своего инструмента Qwen Deep Research. Он доступен в качестве опциональной функции, которую пользователь может активировать в веб-версии Qwen Chat (конкурента ChatGPT).

Это обновление позволяет пользователям всего в 1–2 клика создавать не только подробные исследовательские отчеты со структурированными цитатами, но также интерактивные веб-страницы и многоголосые подкасты.

Данная функция является частью проприетарного релиза, отличающегося от многих предыдущих моделей Qwen с открытым исходным кодом.

Хотя в основе работы функции лежат открытые модели Qwen3-Coder, Qwen-Image и Qwen3-TTS, весь процесс целиком — включая сбор данных для исследования, развертывание веб-страниц и генерацию аудио — размещается на серверах Qwen и обслуживается ими.

Это означает, что пользователи получают управляемый комплексный рабочий процесс без необходимости настраивать инфраструктуру. Тем не менее, разработчики, имеющие доступ к моделям с открытым исходным кодом, теоретически могут воспозсоздать аналогичный функционал в частных или коммерческих системах.

Об обновлении было объявлено на официальном аккаунте команды в X (@Alibaba_Qwen) сегодня, 21 октября 2025 года. В сообщении говорится:

«Инструмент Qwen Deep Research получил крупное обновление. Теперь он создает не только отчет, но также интерактивную веб-страницу и подкаст на базе Qwen3-Coder, Qwen-Image и Qwen3-TTS. Ваши инсайты теперь можно увидеть и услышать».

Многоформатные результаты исследований

Основной рабочий процесс начинается с запроса пользователя в интерфейсе Qwen Chat. Затем Qwen подключается к работе, задавая уточняющие вопросы для определения масштаба исследования, извлекает данные из интернета и официальных источников, анализирует и устраняет любые обнаруженные несостыковки и даже генерирует пользовательский код при необходимости.

В демонстрационном видео, опубликованном Qwen в X, этот процесс наглядно показан в Qwen Chat на примере рынка SaaS в США.

В нем Qwen извлекает данные из нескольких отраслевых источников, выявляет расхождения в оценках объема рынка (например, 206 млрд долларов против 253 млрд долларов) и подчеркивает неоднозначность данных по доле США в глобальных показателях. Ассистент комментирует различия в масштабах между источниками и рассчитывает совокупный годовой темп роста (CAGR) на уровне 19,8% в период с 2020 по 2023 год, подкрепляя исходные цифры контекстуальным анализом.

Как только исследование завершено, пользователи могут нажать на значок «глаз» под результатами вывода (см. скриншот), после чего в правой панели откроется отчет в формате PDF.

Затем, просматривая отчет в правой панели, пользователь может нажать кнопку «Создать» (Create) в верхнем правом углу и выбрать один из двух вариантов:

1. «Веб-разработка» (Web Dev), которая создает интерактивную веб-страницу профессионального уровня, автоматически развертываемую и хостящуюся на серверах Qwen, с использованием Qwen3-Coder для структуры и Qwen-Image для визуального оформления.

2. «Подкаст» (Podcast), который, как следует из названия, создает аудиоподкаст с динамическим повествованием от нескольких спикеров, сгенерированным с помощью Qwen3-TTS. Он также размещается на серверах Qwen для удобства обмена и воспроизведения.

Это позволяет пользователям быстро преобразовывать один исследовательский проект в контент различных форматов — текстового, визуального и аудиального — с минимальными дополнительными усилиями.

Веб-сайт включает встроенную графику, сгенерированную с помощью Qwen Image, что делает его пригодным для использования в публичных презентациях, на учебных занятиях или для публикаций.

Функция подкаста позволяет пользователям выбирать среди 17 различных имен ведущих и 7 со-ведущих, хотя мне не удалось найти способ прослушать предварительный просмотр голосов перед их выбором. Функция, судя по всему, предназначена для глубокого прослушивания на ходу.

Я не нашел возможности изменить язык вывода, поэтому результат получился на английском языке, как и мои отчеты и исходные промпты, хотя языковые модели Qwen являются мультимодальными. Голоса звучали немного более ротизированно по сравнению с другими инструментами ИИ, которые я использовал.

Вот пример веб-страницы, которую я сгенерировал об общих чертах авторитарных режимов на протяжении истории, еще одна — о наблюдениях НЛО или UAP, а ниже этого абзаца находится подкаст о наблюдениях НЛО или UAP.

Хотя веб-сайт размещается по публичной ссылке, подкаст должен быть загружен пользователем, и, судя по моему краткому опыту использования, на него нельзя дать общедоступную ссылку.

Обратите внимание, что подкаст сильно отличается от самого отчета: это не просто аудиоверсия с последовательным чтением текста, а новый формат, в котором два ведущих обсуждают тему и обмениваются шутками, используя отчет в качестве отправной точки.

Веб-версии отчета также содержат новую графику, которой нет в PDF-отчете.

Сравнение с NotebookLM от Google

Хотя новые возможности были тепло встречены многими первыми пользователями, в сети уже появились сравнения с другими исследовательскими ассистентами — в особенности с NotebookLM от Google, которая недавно вышла из стадии бета-тестирования.

ИИ-обозреватель и автор новостной рассылки Chubby (@kimmonismus) отметил в X:

«Я очень признателен за то, что Qwen регулярно выпускает обновления. Это здорово.

Но попытка создать клон NotebookLM внутри Qwen-3-max звучит не слишком перспективно по сравнению с версией от Google».

В то время как NotebookLM создана для упорядочивания существующих документов и веб-страниц и работы с ними по запросу, Qwen Deep Research больше ориентирована на генерацию нового исследовательского контента с нуля, агрегацию источников из открытого интернета и его представление в различных модальностях.

Это сравнение показывает, что, хотя оба инструмента пересекаются в общей концепции (исследования с поддержкой ИИ), они расходятся в подходах и целевом пользовательском опыте.

Доступность

Инструмент Qwen Deep Research уже запущен и доступен в приложении Qwen Chat. Воспользоваться функцией можно по следующей ссылке.

На момент написания этой статьи информация о ценах на Qwen3-Max или конкретные возможности Deep Research не предоставлялась.

Что ждет Qwen Deep Research в будущем?

Объединяя рекомендации по проведению исследований, анализ данных и создание многоформатного контента в едином инструменте, Qwen Deep Research стремится упростить путь от идеи до публикации готового материала.

Интеграция кода, визуальных эффектов и голоса делает сервис особенно привлекательным для создателей контента, преподавателей и независимых аналитиков, которые хотят масштабировать свои исследования в форматы, пригодные для вебинаров или подкастов, без необходимости переключаться между платформами.

Тем не менее, сравнения с более специализированными решениями, такими как NotebookLM, вызывают вопросы о том, насколько обобщенный подход Qwen конкурентоспособен в плане глубины, точности и проработки. Преимущества мультиформатной реализации могут перевесить эти опасения в зависимости от приоритетов пользователя: ценит ли он публикацию в один клик больше, чем тесную интеграцию с существующими заметками и материалами.

На данный момент Qwen дает понять, что исследование не заканчивается на документе — оно с него начинается.

Дайте знать, если вам потребуется переупаковать этот текст в более короткий формат или адаптировать его под определенную аудиторию — для рассылки, пресс-блога, внутреннего корпоративного пояснения и т. д.