连接世界，实时获取。GCM-2-Search 在 GCM-2 的基础上集成了强大的搜索引擎接口。它能自动判断是否需要联网，抓取最新资讯并进行整合，完美解决了大模型知识库滞后的问题。
Search 模型不仅仅是“模型+搜索”的简单叠加，而是深度集成的结果。
我们构建了从查询重写、多路召回、结果重排到最终生成的完整 RAG 链路。模型学会了如何构造高效的搜索关键词（Query Construction），并能从冗杂的搜索结果中精准提取关键信息。
在 SFT 阶段，我们训练模型必须基于检索到的上下文进行回答，并强制要求在回答中标注信息来源。这不仅提高了回答的可信度，也极大降低了 AI 幻觉（Hallucination）的风险。
模型对时间高度敏感，能够处理如“今天的天气”、“昨晚的比赛结果”等强时效性问题。系统会自动注入当前时间戳，帮助模型建立正确的时间参照系。
无需等待模型重新训练，即可获取世界的最新动态。
每个事实性陈述都带有来源链接，方便用户验证。
自动判断问题类型，仅在需要时才触发搜索，节省成本。