TurboSeek 開源 AI 搜尋引擎實測：搜得到來源，生不出答案

用 AI 摘要這篇文章：

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在「開源版 Perplexity」這條路上，TurboSeek 算得上元老。它出現在 2024 年 5 月底，比後來更多人知道的 Scira（前身 MiniPerplx）還早了兩個多月，作者 Hassan El Mghari 正是模型供應商 Together AI 的開發者體驗主管。把這些背景加起來，它比較像一份會動的教學教材：用一個極小的網頁應用，示範「問句、搜尋、生成答案、追問」這四步怎麼串起來。倉庫在 2024 年 6 月就走紅，一個月內擠滿了功能討論與改善建議，star 數從此停在千級，再沒有往上翻過。

兩年後的今天，我實際打開 turboseek.io 輸入問題，得到的畫面是這樣的：來源列表認真列出九個網頁，答案欄停在載入動畫，等到最後也沒有出現半個字，追問建議同樣是幾條永遠填不上內容的佔位橫條。搜尋那半邊活著，生成答案那半邊停擺了。

跟它模仿的對象比起來，TurboSeek 刻意小得多

Perplexity 一類的 AI 搜尋引擎，背後是一整套檢索、排序、引用、快取的工程。TurboSeek 反其道而行：整個倉庫只有 51 個檔案，扣掉圖示與設定檔，真正的程式碼集中在三個結果介面與三支後端路由上。它在 GitHub 上累積了約 1,657 顆星、261 次 fork，發布紀錄是零，套件版號從頭到尾停在 0.1.0，從來沒有出過一個正式版本。

這不是缺陷，而是定位。README 裡「啟發來源」那一欄寫得坦白：Perplexity、You.com、Lepton Search。同樣打著開源旗幟的後進裡，Scira 已經長成功能完整的多引擎搜尋系統，Gemini Search 則是另一個極簡複刻的變體。TurboSeek 佔的位置從一開始就是「給開發者看內部構造」的那一格，連 Together 的官方教學文件都直接以它為範例，教你怎麼用自家模型拼出同款搜尋引擎。

理解這個定位，後面發生的事就比較好讀。

實測：問題送出去之後，畫面停在空白答案欄

我在 2026 年 10 月 10 日做了兩種測試。用瀏覽器實際走一遍官網流程：輸入「光合作用怎麼發生」，來源區塊很快載入，答案區塊從頭到尾空白。再直接呼叫它網站背後的三個介面，結果一致：

getSources 的回應其實相當扎實，一次帶回約七萬字元，九個來源各附一段可用的正文，涵蓋百科、教科書與科普媒體。也就是說，負責找資料的部份沒有偷工減料。不過來源品質有個值得一提的癖性：我拿一檔美股去問，搜尋服務 Exa 自家內容庫的頁面也擠進了前幾位，券商與財經媒體被擠到後面。搜尋供應商把自家內容混進前排，對答案的廣度多少是個折扣。

但答案生成是另一回事。getAnswer 在半秒內就回傳，狀態碼是成功的 200，內容卻是 0 字元。這種「成功但空白」的回應重複了五次，瀏覽器與直接呼叫都一樣。追問建議的介面同樣只給了一個空陣列。

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順帶一提，這些介面完全不設防：不用登入、沒有額度限制，任何人都能直接呼叫。專案的待辦清單上躺著「加上快取與速率限制」這一條，兩年來始終是待辦。這無所謂，它本來就沒打算當一個要營運的產品。

有個值得留意的細節：就算答案正常生成，它也不會告訴你哪句話出自哪個來源。原始碼裡的提示詞明確要求模型「絕對不要輸出引用與參考資料」。讀者拿到一段無法核對的文字，這是它與 Perplexity 體驗差距最大的一點，而「把引用標好」這件事，也一樣躺在那份待辦清單上。

所以網站今天實際剩下的功能，比較接近一個附帶摘要文字的來源列表器：九張來源卡片還是會認真渲染出標題與網址，你想自己點開來讀，它都幫你找齊了；只是「幫你讀完並整合成答案」的那一步，目前交不出來。

另一個對照可以看出時間的痕跡。2024 年 6 月的網頁存檔裡，首頁寫的是「Powered by Together AI」；現在的首頁變成「Powered by Together 與 OpenAI gpt-oss」，搜尋供應商也換了名字。介面兩年幾乎沒動，底下的引擎已經換過一輪。

三條管線拆開看，壞的是雲端那兩條

TurboSeek 的流程拆開來是三支各自獨立的後端路由，這個邊界乾淨的切法本身就是它的教學價值。

搜尋那支最單純：把問句丟給 Exa 的搜尋介面，一次要 9 筆結果，並且在程式碼裡寫死了三個排除網域，youtube.com、nytimes.com、x.com 一律不採用。這裡有個文件對不上的小插曲：README 的運作原理寫「取前 6 筆」，程式碼實際要的是 9 筆，文件停在舊版本沒跟上。

答案那支把每個來源的內文截斷後連同問句一起送給 openai/gpt-oss-20b，推理等級設成 low，最長跑 45 秒，以串流方式回傳。提示詞裡甚至還留著一句「照做對我的職業生涯非常重要」，模型時代的工程師求生欲，就這樣寫進了開源教材。

追問那支用的是 meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Turbo，要求固定回三個問題，還加了每小時的結果快取減少重複請求。

三支管線裡，純粹呼叫搜尋服務的那支活得好好的；需要 Together 模型的兩支，一支回空本體、一支回空陣列。換句話說，故障點出在它依賴的雲端模型，不在這個網站本身的程式碼。社群修復者引述的正式環境紀錄寫得很直白：Llama 3.1 8B Instruct Turbo 已經在 2026 年 3 月 6 日從 Together 的服務裡移除，最近一百筆請求裡有二十四筆因此收到 400 錯誤。至於答案端用的 gpt-oss-20b 是否也遇到同樣狀況，從外部無法完全確定，只能從「五次全空」的行為合理推論模型層出了問題。

還有一個背景讓這件事更諷刺：把整套原始碼搬回家自己架，處境只有好一半。環境設定檔要求三把金鑰，分別給 Together、Exa 與觀測服務 Helicone，成本取決於你在這幾個服務的用量。自架者改一行程式碼就能換掉答案模型，這是彈性；但追問那支管線在主線分支上寫死的就是那個已下架的 Llama 模型，照著 README 裝起來，這個功能從第一次啟動就是壞的。修復程式碼存在，只是沒被合併，你得自己動手搬。

修復卡了兩個多月，轉介連結倒是更新了

把 82 個提交的歷史攤開，可以看到一條清楚的生命線。走紅之初，2024 年 5 月底到 6 月這一個月裡湧入了十一張工單與 PR，內容從更快的搜尋後端、Docker 打包到本地模型支援都有人提，熱度是真的；但對照後面的時間線會發現，十一張裡有八張從未進到主線，五張被直接關掉，三張至今還開著。

最後一欄是整個故事的核心。修復計畫的內容很完整：把下架的模型換成可用的、把觀測服務搬家到新的方案、附上正式環境的驗證紀錄與成本量測，甚至連相依套件裡一條已知漏洞的版本都鎖到修好的那一版，還特別註明追蹤資料不會記錄來源正文與金鑰。寫這份計畫的是兩年來貢獻度第二高的社群成員，先前幾次模型與搜尋後端的搬遷也是他做的。這不是隨手一拉的路人草稿，而是長期協作者的認真修復。它從 7 月底開到 10 月，超過七十天沒有人合併。

而在修復卡住的同一個月，被合併進主線的是什麼？是把首頁與文件裡的 Together 推薦連結換上新的行銷參數。那個連結就掛在首頁最顯眼的「Powered by」徽章上，點下去帶著推薦碼導向供應商的註冊頁，追蹤參數寫著 utm_campaign=example-app，供應商自己都把它歸類為範例應用。

維護優先級這件事，有時候不用聽任何人解釋，看提交紀錄就夠了。

「完全開源」四個字，法律上站不住

官網首頁掛著一行字：完全開源，歡迎去 GitHub 按星。但整個倉庫沒有 LICENSE 檔案。GitHub 也明確標示這個專案沒有授權條款。

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這在法律上的意義很簡單：預設保留所有權利。沒有授權條款的程式碼，別人原則上沒有重製、改作或商用的權利，「開源」只是形容詞，不是許可。倉庫裡 261 次 fork 照樣發生，大家照抄不誤，但想拿它當底子改產品的團隊，這一條比答案生不生成還要優先處理，起碼先找作者補一份授權。

文件的漂移也值得記一筆。同一份 README 對搜尋後端有三種說法：運作原理說用 Bing，安裝教學說去申請 SERP 或 Bing 的金鑰，技術棧清單卻說用 Exa。環境設定檔則只認 Exa。真實的答案只有一個，另外兩個是歷史留下來的化石，兩年來沒有人清。

這些細節拼起來的圖像很一致：功能隨外部依賴漂移、文件過期、授權從來不是重點，因為它的目的本來就是展示「怎麼做」，而非「拿去用」。

現在打開它，你實際能拿到什麼

先說結論：想找一個能日常使用的開源 AI 搜尋引擎，現在不要選 TurboSeek。Scira 是功能與維護都完整的那個選擇；想完全本地跑、不依賴任何雲端模型的，看本地深度研究工具；想自架一套帶介面的深度研究系統，u14 的深度研究工具更貼近這個任務。純粹想理解 Perplexity 類產品怎麼運作的讀者，Gemini Search 那篇的極簡複刻解析與本篇對照著看，剛好湊成兩種不同的最小實作。

TurboSeek 剩下的價值在反面。它是一份 51 個檔案、一個下午讀得完的完整參考實作，適合想理解「AI 搜尋引擎拆開來長什麼樣」的開發者。如果你想讓它離線跑、完全不碰雲端模型，這條路 2024 年 6 月就有人開了需求票，到今天還開著，沒有人做。讀它的程式碼比用它得到的東西多，這句話在它全盛時期就成立，現在更是如此。

如果你是因為看到「開源 Perplexity」的介紹找上門的，把期待調整成「開源 Perplexity 的骨架標本」，體驗會合理很多。

授權與專案狀態

無 LICENSE 檔案，法律上保留所有權利。專案狀態以 2026 年 10 月 10 日實測為準：官網搜尋功能正常，答案生成與追問功能失效；模型修復計畫自 7 月底開立至實測當日未合併，日後若被合併，功能狀態可能翻盤，值得回來再看一眼。