面對需要翻查影片內容、再結合網絡資料回答的問題，單靠文字搜尋往往會漏掉關鍵畫面。Video-DeepResearch 是一個多模態研究型 Agent 項目，透過 Video-DeepResearch（Video-DR）處理連續影片中的時空資訊，並把視覺理解與網絡探索分開安排。
它修正了兩個常見卡位：模型偏向使用文字工具，較少主動檢視影片；模型亦可能直接依賴內部記憶，未有真正完成工具輔助搜尋。Pipeline 先逐階段解鎖視覺工具，要求模型完成跨畫面 grounding，再進入網絡檢索，取捨是流程較嚴謹，但推理成本和執行時間亦可能增加。
訓練流程先以 Supervised Fine-Tuning（SFT）建立基本能力，再使用 Group Relative Policy Optimization（GRPO）強化自主探索。項目同時提供 30 K 個 video-grounded QA pairs、7 K 條整理後的 trajectories，以及程式碼、資料集和模型權重，研究團隊可按需要測試基準、重現訓練或直接載入模型。
- Video-DR-35B-A3B 在 Video-DR 達到 68.0% accuracy
- 比 Claude-4.5-Sonnet 的 63.0% 高 5.0 個百分點
- GPT-5 和 Gemini 2.5 Pro 分別為 57.0% 和 62.0%
- Vision-DeepResearch-30B-A3B 延續同一研究方向，另有 SFT-only 的 8B 版本
現有結果反映它在影片證據與網絡資料需要互相驗證的工作較有價值，例如研究、媒體核查和長片段問答；但 68.0% 仍代表部分問題會出錯，較適合作為研究平台和可檢驗的 Agent 架構，而不是無需監督的影片分析服務。