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　　ZeroSearch 与真实搜索的奖励趋势相似，随着训练的推进，ZeroSearch 和 Search-R1 的奖励分数都稳步上升。ZeroSearch 的奖励提升更加显著，虽然在训练初期 ZeroSearch 的奖励值低于 Search-R1，但它最终实现了超越，并且波动更小。ZeroSearch 在基础模型和指令微调模型中都展现了良好的泛化能力，在这两类模型下，ZeroSearch 的奖励表现都持续提升。

　　相对于Base Model，不同类型的 Simulation LLM 均可有效激发策略模型的搜索能力。基于 Prompt 的方法效果较差，主要由于其生成的文档风格与真实搜索引擎差异较大，且质量不稳定，难以支撑稳定训练。经过微调的 Simulation LLM，即便仅有 3B 参数量，也能显著提升策略模型性能；随着模型规模扩大，性能进一步提升：SFT-7B 可达到与 Google 相当的效果，SFT-14B 甚至实现超越 Google 的性能。