本文將深入探討DeepResearch產(chǎn)品的概念、功能、應(yīng)用場(chǎng)景以及如何評(píng)估其優(yōu)劣，同時(shí)對(duì)比分析目前市面上主流的DeepResearch工具，幫助讀者更好地理解這一領(lǐng)域，并找到適合自己的深度研究工具。

OpenAI在今天2月推出了DeepResearch的功能后，帶火了DeepResearch這個(gè)概念，礙于其之前僅有昂貴的Pro會(huì)員（200美元/月）才可使用的原因，其關(guān)注度似乎沒(méi)有特別高，但是就個(gè)人而言，ChatGPT的DeepResearch是其目前最強(qiáng)大的Agent應(yīng)用，也是個(gè)人目前愿意持續(xù)付費(fèi)購(gòu)買的主要原因！

作為一個(gè)DeepResearch領(lǐng)域的AI創(chuàng)業(yè)者，三白在2023年的時(shí)候就開(kāi)始關(guān)注該領(lǐng)域，我堅(jiān)信AI應(yīng)該用于生產(chǎn)有用的知識(shí)，而不是批量生產(chǎn)一堆“AI水文”，所以從23年開(kāi)始，我親自下場(chǎng)做了一個(gè)DeepResearch的AI應(yīng)用，從一開(kāi)始我的定位就是做深度研究，只輸出有深度、研究級(jí)的知識(shí)內(nèi)容。

因此，今天這篇文章我主要想圍繞著DeepResearch領(lǐng)域，分享一些我個(gè)人的研究和思考！全文6000+字，我將通過(guò)這篇文章向大家科普解釋一下什么是DeepResearch產(chǎn)品，以及向大家推薦一下目前市面上還不錯(cuò)的DeepResearch工具，并構(gòu)建一個(gè)評(píng)估框架對(duì)比分析不同產(chǎn)品的差異，希望能對(duì)大家在研究工作和學(xué)習(xí)上有些幫助！

一、DeepResearch工具有什么用？

和目前普通Chatbot類產(chǎn)品的AI搜索問(wèn)答產(chǎn)品不同的是，DeepResearch產(chǎn)品能夠輸出研究級(jí)的深度內(nèi)容，可以幫助你深入的研究和了解一個(gè)話題，且其輸出成果具備更多的信息量和知識(shí)，對(duì)于大眾用戶而言，可以用于幫你快速且深入的了解一個(gè)你剛興趣的研究領(lǐng)域，比如你可以用它們理解一下到底什么是DeepResearch；

而更加受益的群體，主要是那些有高頻的研究工作的群體，包括金融投研人群、行業(yè)研究和市場(chǎng)研究人群、企業(yè)戰(zhàn)略研究、學(xué)術(shù)科研人群等，通過(guò)DeepResearch產(chǎn)品，可以幫助他們快速的完成基礎(chǔ)研究和現(xiàn)狀研究，讓他們可以把更多的精力聚焦在原創(chuàng)研究上。

如何定义B端产品及B端产品经理方法论

相较于C端产品，B端产品最大的特点是：面向特定领域用户，且数量少得多，但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强，与业务的结合更紧密。

查看详情 >

個(gè)人認(rèn)為，DeepResearch類產(chǎn)品的出現(xiàn)，真正的實(shí)現(xiàn)了讓大家能夠通過(guò)AI生產(chǎn)高質(zhì)量的知識(shí)，而不是生產(chǎn)互聯(lián)網(wǎng)垃圾，所以個(gè)人比較推崇使用該類型的產(chǎn)品用于提升自己的認(rèn)知和知識(shí)水平。

二、什么是DeepResearch產(chǎn)品？

1.DeepResearch、Deep Search、RAG三者有什么區(qū)別？

相信大家平時(shí)會(huì)經(jīng)?？吹竭@三個(gè)詞，估計(jì)也有很多人可能都還沒(méi)有搞清楚這三者的區(qū)別，所以我先科普一下三者的差異！

1.RAG及其局限性

RAG（增強(qiáng)檢索生成）是去年比較火的概念，因?yàn)榇竽Ｐ筒痪邆鋵?shí)時(shí)聯(lián)網(wǎng)的能力，所以在問(wèn)答的時(shí)候需要通過(guò)搜索引擎來(lái)檢索實(shí)時(shí)的信息，所以RAG成為了一種通用AI產(chǎn)品的標(biāo)配，RAG的原理很簡(jiǎn)單，就是大模型在執(zhí)行回答的時(shí)候，先檢索與用戶輸入的提示詞相關(guān)的信息，然后閱讀檢索的內(nèi)容，最后針對(duì)問(wèn)題做出回答，整個(gè)過(guò)程中，只執(zhí)行一次檢索，然后直接做出回答；

RAG的局限性就是比較依賴搜索引擎和檢索數(shù)據(jù)源，想要一次性就準(zhǔn)確并且完整的檢索到回答用戶問(wèn)題需要的參考信息難度比較大，很容易出現(xiàn)檢索數(shù)據(jù)缺漏，或者檢索結(jié)果質(zhì)量深度不夠的問(wèn)題，比較適合快搜索以及簡(jiǎn)單問(wèn)答場(chǎng)景。

2.Deep Search是什么？

Deep Search則是在在 RAG 基礎(chǔ)上引入多步迭代機(jī)制，通過(guò)「搜索→閱讀→推理→再搜索」的循環(huán)流程持續(xù)的檢索，直到滿足某一業(yè)務(wù)設(shè)定的條件才終止，最終最大限度的獲得更好的結(jié)果。

這個(gè)過(guò)程中，用戶輸入提示詞之后，系統(tǒng)會(huì)初步檢索，并閱讀檢索的結(jié)果，然后推理判斷目前的檢索結(jié)果是否足以很好的回答當(dāng)前的問(wèn)題，比如如果分析發(fā)現(xiàn)依然存在信息缺口后觸發(fā)二次檢索，直至滿足預(yù)設(shè)終止條件（比如token 預(yù)算耗盡或答案結(jié)果的置信度達(dá)標(biāo)）。比如近期豆包上線的深度搜索的功能，能支持“邊想邊搜”的功能，本質(zhì)其實(shí)就是這樣的一個(gè)過(guò)程；

這種設(shè)計(jì)方式，構(gòu)建了一個(gè)機(jī)制，讓系統(tǒng)能夠盡可能更多的去檢索更多的結(jié)果，并且在檢索的過(guò)程中能夠及時(shí)的發(fā)現(xiàn)存在的問(wèn)題，并進(jìn)一步努力優(yōu)化，從而可以顯著提升檢索結(jié)果的豐富度和準(zhǔn)確度，并且提升回答結(jié)果的準(zhǔn)確度、完整性等。但是可想而知的是，這個(gè)方式，必然導(dǎo)致的是檢索和響應(yīng)問(wèn)答的時(shí)間會(huì)延長(zhǎng)，問(wèn)答的成本會(huì)提高很多。

3.Deep ReSearch是什么？

Deep Research和Deep Search的區(qū)別在于，Deep Research模式之下，系統(tǒng)會(huì)在回答用戶的問(wèn)題的時(shí)候，會(huì)先構(gòu)建一個(gè)系統(tǒng)的提綱，然后在回答每一級(jí)提綱的內(nèi)容的時(shí)候，都走一遍Deep Search的流程，假如有100個(gè)大綱，則需要執(zhí)行100次Deep Search的過(guò)程；因此Deep Research模式下可以生成非常長(zhǎng)、且有深度的內(nèi)容，達(dá)到超長(zhǎng)的研究報(bào)告的水平。

三、目前市面上有哪些DeepResearch產(chǎn)品？

1.海外的DeepResearch產(chǎn)品

1）ChatGPT DeepResearch

ChatGPT的Deep Research功能是個(gè)人認(rèn)為目前最強(qiáng)大的能力之一，目前僅針對(duì)付費(fèi)用戶開(kāi)放使用，20美元/月的PLUS用戶每月開(kāi)放10次免費(fèi)使用額度，200美元/月的PRO會(huì)員每月可免費(fèi)使用120次；該能力基于o3模型，主打高端用戶市場(chǎng)，面向有深度研究需求的用戶群體，強(qiáng)調(diào)推理能力和高質(zhì)量報(bào)告生成。

體驗(yàn)地址：https://chatgpt.com/

2）Gemini DeepResearch

Google是最早提出?DeepResearch這個(gè)概念的企業(yè)，目前在Gemini中也推出了Gemini DeepResearch的功能，且針對(duì)免費(fèi)用戶每月可免費(fèi)體驗(yàn)5次，相比ChatGPT相對(duì)更加友好，但是從個(gè)人深度體驗(yàn)下來(lái)，個(gè)人覺(jué)得在深度研究的產(chǎn)品能力上還是不如付費(fèi)的ChatGPT，具體的對(duì)比我們?cè)诤竺骊U述。

體驗(yàn)地址：https://gemini.google.com/app

3）Perplexity Pro Search

作為海外AI搜索的頭部產(chǎn)品，Perplexity在2025年2月13日也推出了自己的Deep Research 產(chǎn)品，并且面向免費(fèi)用戶每天提供3次的使用權(quán)限，付費(fèi)訂閱用戶每個(gè)月可使用300次，免費(fèi)權(quán)益粒度比Gemini更高。

體驗(yàn)地址：https://www.perplexity.ai/

4）Jina AI node-DeepResearch

這是一個(gè)開(kāi)源的DeepResearch產(chǎn)品，代碼完全公開(kāi)在github，訪問(wèn)鏈接為?https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch，產(chǎn)品的基礎(chǔ)模型基于開(kāi)源模型（如DeepSeek-R1等），支持切換OpenAI等其他模型，也支持支持本地部署和二次開(kāi)發(fā)，該產(chǎn)品不可直接體驗(yàn)，適用于企業(yè)研發(fā)使用。

2.國(guó)內(nèi)的DeepResearch產(chǎn)品

1）騰訊ima Copilot：國(guó)內(nèi)大廠圈接近DeepResearch的產(chǎn)品

從前面可以看到，目前主流的AI產(chǎn)品里面（包括deepseek、豆包、元寶、kimi、通義等產(chǎn)品）暫時(shí)并沒(méi)有看到上線DeepResearch類的產(chǎn)品，而在大廠圈里面，個(gè)人認(rèn)為，騰訊推出的ima這塊產(chǎn)品，有些接近DeepResearch類產(chǎn)品，特別在接入R1支持深度推理模型之后，再結(jié)合微信公眾號(hào)數(shù)據(jù)源下的搜索能力，ima在實(shí)現(xiàn)DeepResearch上，有很大的優(yōu)勢(shì)。

但目前ima在輸出內(nèi)容的質(zhì)量上，個(gè)人覺(jué)得還沒(méi)有達(dá)到”深度“這個(gè)水平；ima目前更多的還是只支持相對(duì)深入一點(diǎn)的AI通用問(wèn)答場(chǎng)景的生成，比如創(chuàng)作的場(chǎng)景目前只支持論文、作文、文案這種相對(duì)普通一點(diǎn)的研究場(chǎng)景，還沒(méi)有支持研究報(bào)告、商業(yè)分析、學(xué)術(shù)研究等研究級(jí)別的應(yīng)用場(chǎng)景。

體驗(yàn)地址：https://ima.qq.com/

2）AI快研俠：小而美垂直純粹的DeepResearch產(chǎn)品

因?yàn)槟壳按髲S圈的產(chǎn)品中還沒(méi)有切入這個(gè)領(lǐng)域的產(chǎn)品，創(chuàng)業(yè)公司中，目前做DeepResearch的產(chǎn)品也不多，AI快研俠算的上是DeepResearch領(lǐng)域小而美的一個(gè)AI產(chǎn)品，雖然在產(chǎn)品能力上肯定無(wú)法跟大廠的產(chǎn)品相比，但是AI快研俠的產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)粒度更加垂直，只做有深度的超長(zhǎng)研究報(bào)告生成的場(chǎng)景，整個(gè)產(chǎn)品只專注在行業(yè)研究、產(chǎn)品研究、公司研究、學(xué)術(shù)研究這幾個(gè)有限的場(chǎng)景，聚焦于把這幾個(gè)垂直場(chǎng)景的內(nèi)容生成做的更加精和專；

體驗(yàn)地址：https://www.kuaiyanai.com

3.DeepSeek-R1深度思考、豆包深度思考、Kimi探索版、秘塔搜索等算不算深度研究產(chǎn)品？

嚴(yán)格意義上講，個(gè)人覺(jué)得這幾個(gè)產(chǎn)品都不能算是DeepResearch產(chǎn)品，這些產(chǎn)品開(kāi)啟深度思考模式之后的產(chǎn)品能力更多的是實(shí)現(xiàn)DeepSearch的效果和能力，并沒(méi)有達(dá)到深度研究的水平，目前這些產(chǎn)品主要是將DeepSearch的實(shí)現(xiàn)機(jī)制應(yīng)用于深度的搜索問(wèn)答場(chǎng)景，并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)多輪DeepSearch實(shí)現(xiàn)研究報(bào)告級(jí)別的超長(zhǎng)文本的輸出，因此不能算DeepResearch，對(duì)于用戶而言，你可能需要多次的使用其深度搜索的功能，最后手動(dòng)匯總的結(jié)果才能達(dá)到DeepResearch產(chǎn)品的輸出結(jié)果。

4.國(guó)內(nèi)大廠為何目前都沒(méi)有布局DeepResearch類產(chǎn)品？

個(gè)人認(rèn)為，這不是一個(gè)技術(shù)和產(chǎn)品問(wèn)題，是一個(gè)成本和商業(yè)化的問(wèn)題，可想而知，要做一個(gè)DeepResearch的產(chǎn)品，其成本消耗是非常大的，生成一篇超過(guò)萬(wàn)字的研究報(bào)告，需要使用成本更高的推理模型，并且需要檢索和閱讀大量的參考信息并生成超長(zhǎng)文本的輸出，這個(gè)過(guò)程在模型token和API資源的消耗上非常大，根據(jù)個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)，可能生成一篇報(bào)告的成本要達(dá)到50~60元左右。

這樣極高的成本，即使放在大廠，免費(fèi)開(kāi)放給用戶使用，都是一個(gè)不得了的數(shù)字，所以這樣的能力必須要收費(fèi)，但是一涉及收費(fèi)，就必須要討論產(chǎn)品的商業(yè)化的問(wèn)題；目前個(gè)人覺(jué)得大廠的產(chǎn)品，基本都是在考慮用戶增長(zhǎng)和市場(chǎng)規(guī)模的問(wèn)題，且國(guó)內(nèi)整體都免費(fèi)的環(huán)境，很難讓他們馬上開(kāi)始考慮商業(yè)化這個(gè)問(wèn)題；

反而是一些小一些的創(chuàng)業(yè)公司，他們沒(méi)法提供免費(fèi)產(chǎn)品，產(chǎn)品的定位就是有限免費(fèi)或直接付費(fèi)，他們會(huì)努力想辦法提供DeepResearch級(jí)別的產(chǎn)品，確保生成內(nèi)容的質(zhì)量和深度，但是需要向用戶收取一定的費(fèi)用來(lái)平攤這里的成本，對(duì)于生成結(jié)果有一定的商業(yè)價(jià)值，或者能因此節(jié)約更多成本的用戶而言，他們會(huì)認(rèn)可這里的收費(fèi)限制，比如很多研究機(jī)構(gòu)制作一份研究初稿的成本可能都要上萬(wàn)塊。

四、如何評(píng)估一個(gè)DeepResearch產(chǎn)品的好壞？

接下來(lái)我們對(duì)比一下前面這幾個(gè)產(chǎn)品的表現(xiàn)如何，在對(duì)比之前，我們先討論一個(gè)問(wèn)題，如何去評(píng)估一個(gè)DeepResearch產(chǎn)品能力的好壞，其評(píng)估框架是什么？作為該領(lǐng)域的AI產(chǎn)品經(jīng)理，分享我的個(gè)人見(jiàn)解如下：

1.模型的思考和規(guī)劃能力

思考和規(guī)劃的能力通常決定了研究結(jié)果的框架和基本質(zhì)量，這個(gè)環(huán)節(jié)首先定義了輸出這個(gè)研究話題，需要研究和解答哪些研究方向的內(nèi)容，而該過(guò)程模型規(guī)劃和提出的問(wèn)題的質(zhì)量，基本決定了最后輸出結(jié)果的研究質(zhì)量和深度，簡(jiǎn)單一點(diǎn)講就是你給模型一個(gè)研究主題，它能不能提出很好的問(wèn)題框架，從更豐富和更高層級(jí)的角度看待問(wèn)題，這對(duì)于一個(gè)深度研究而言，是一個(gè)重要的開(kāi)始；

其次才是模型能不能很好的先自主規(guī)劃怎么更好的解答每個(gè)研究話題的內(nèi)容，以上這兩點(diǎn)，最終的落腳點(diǎn)可能都是回到到深度推理模型的能力上，所以接入一個(gè)強(qiáng)大的推理模型，對(duì)于實(shí)現(xiàn)一個(gè)好的DeepResearch產(chǎn)品非常重要，比如使用DeepSeek R1和OpenAI O3，可預(yù)期的會(huì)比其他接入其他基礎(chǔ)模型更好，當(dāng)然，很多DeepResearch產(chǎn)品并沒(méi)有自己的推理模型，也可以接入外部的模型，比如perplexity等。

2.搜索引擎和多模態(tài)理解能力

搜索引擎的能力主要包括檢索結(jié)果的準(zhǔn)確性、時(shí)效性、豐富度、內(nèi)容質(zhì)量，也就是圍繞一個(gè)研究主題，搜索引擎能否檢索到更加準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、內(nèi)容覆蓋率高、內(nèi)容質(zhì)量更強(qiáng)的檢索結(jié)果，這對(duì)于最終的研究結(jié)果的輸出質(zhì)量至關(guān)重要，而達(dá)到這幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)依托接入強(qiáng)大的搜索引擎，以及構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源，其中搜索引擎可能可以通過(guò)接入市面上主流的搜索引擎解決掉，比如Bing搜索、谷歌搜索等，對(duì)于大公司來(lái)說(shuō)差異可能不會(huì)很大；但是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源是一個(gè)存在門(mén)檻的競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)，比如微信公眾號(hào)擁有更高質(zhì)量的知識(shí)內(nèi)容數(shù)據(jù)源，小紅書(shū)擁有更高質(zhì)量的種草攻略的內(nèi)容數(shù)據(jù)源。

其次是多模態(tài)理解能力，因?yàn)榧词鼓銠z索到了很多的高質(zhì)量的檢索結(jié)果，但是怎么把結(jié)果完整的輸入給模型，這也很重要，特別是當(dāng)下很多高質(zhì)量的內(nèi)容一般是圖文結(jié)合的，并且很多內(nèi)容格式是以PDF的格式存在，所以多模態(tài)理解的能力非常重要，強(qiáng)大的多模態(tài)理解能力，可以準(zhǔn)確的提取檢索結(jié)果中的內(nèi)容，并轉(zhuǎn)換成文本等信息提交給大模型，確保最終輸出的研究成果不會(huì)丟失檢索結(jié)果中的關(guān)鍵信息。

3.調(diào)用API資源和工具的能力

實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的DeepResearch類的產(chǎn)品，不僅需要大模型、搜索引擎、多模態(tài)理解的技術(shù)能力，還需要配套很多API資源和工具的能力，比如網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容提取、文檔結(jié)構(gòu)化、圖表可視化等API和工具，因此，API和工具的調(diào)用能力，也是一個(gè)DeepResearch類的產(chǎn)品能力的關(guān)鍵影響因素。

4.產(chǎn)品工程設(shè)計(jì)和研究結(jié)果的呈現(xiàn)能力

產(chǎn)品工程的設(shè)計(jì)體現(xiàn)在產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)于研究場(chǎng)景的用戶需求的理解，并且在產(chǎn)品設(shè)計(jì)上有意的滿足用戶的需求，比如對(duì)于深度研究的場(chǎng)景，研究人員一般會(huì)有固定的專業(yè)研究框架，會(huì)認(rèn)可特定的權(quán)威數(shù)據(jù)源，有固定的輸出范式等，產(chǎn)品經(jīng)理在設(shè)計(jì)輸出結(jié)果的時(shí)候，如果能顧忌到以上需求，會(huì)獲得更多的用戶認(rèn)可；

對(duì)于研究結(jié)果的呈現(xiàn)能力，主要體現(xiàn)在如下幾點(diǎn)：

1. 準(zhǔn)確性：其中包括生成結(jié)果的幻覺(jué)率高低、引用來(lái)源的權(quán)威性、以及是否可追溯驗(yàn)證等，會(huì)影響用戶對(duì)于生成結(jié)果準(zhǔn)確性的判斷；
2. 專業(yè)性：包括要點(diǎn)信息覆蓋率、專業(yè)術(shù)語(yǔ)、案例和數(shù)據(jù)內(nèi)容的占比等，會(huì)影響用戶對(duì)于生成結(jié)果專業(yè)性的判斷；
3. 可讀性：包括邏輯性、信息呈現(xiàn)的效率、圖文混合樣式、圖表和表格的樣式等；
4. 創(chuàng)新性：最后一點(diǎn)， 高質(zhì)量DeepResearch產(chǎn)品的一個(gè)關(guān)鍵區(qū)別還在于模型的輸出結(jié)果，是否能超越表面總結(jié)，提供一些創(chuàng)造性的思考。

五、產(chǎn)品能力對(duì)比：ChatGPT、Gemini、Perplexity、ima、AI快研俠

為了深入的對(duì)比以上幾個(gè)產(chǎn)品能力的表現(xiàn)情況，我以“豆包AI語(yǔ)音聊天產(chǎn)品未來(lái)發(fā)展方向”這個(gè)主題為例，分別在各個(gè)應(yīng)用中做生成結(jié)果測(cè)試，以下為不同產(chǎn)品生成的結(jié)果對(duì)比，由于內(nèi)容比較多，就不全部展示出來(lái)，有興趣的可以私我要源文檔。

對(duì)比不同的產(chǎn)品的生成結(jié)果，個(gè)人的感受是，從綜合能力的角度上看，個(gè)人覺(jué)得ChatGPT DeepResearch整體能力最強(qiáng)，其次是Gemini DeepResearch和Perplexity Pro Search，兩者差異不大，第三是AI快研俠，騰訊IMA目前在輸出質(zhì)量上，說(shuō)實(shí)話還沒(méi)有完全達(dá)到DeepResearch的標(biāo)準(zhǔn)，因此排最后，具體對(duì)比維度的詳細(xì)見(jiàn)下。當(dāng)然，以下也僅為個(gè)人根據(jù)目前使用多個(gè)DeepResearch產(chǎn)品后的實(shí)際感受對(duì)比，并非經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的專業(yè)測(cè)評(píng)，評(píng)估結(jié)果可能存在爭(zhēng)議或者不準(zhǔn)確的地方，內(nèi)容僅供參考。

1. 在模型的思考和規(guī)劃能力上：基于O3模型的ChatGPT 的DeepResearch能力表現(xiàn)個(gè)人覺(jué)得優(yōu)于Gemini 2，從最終輸出的結(jié)果上，其生成的結(jié)果會(huì)完全貼合研究的主題，內(nèi)容雖然沒(méi)有非常長(zhǎng)，但是基本都切題，且很多預(yù)期內(nèi)的要點(diǎn)都覆蓋到了，而Gemini雖然也生成了不少質(zhì)量不錯(cuò)的內(nèi)容，但是不少內(nèi)容脫離了研究主題本身；
2. 在搜索引擎的能力表現(xiàn)：幾個(gè)大公司的產(chǎn)品之間，個(gè)人覺(jué)得差異也沒(méi)有特別大，而作為創(chuàng)業(yè)公司產(chǎn)品的AI快研俠則相對(duì)薄弱一些，只支持垂直數(shù)據(jù)源的檢索，不支持通用的檢索，后續(xù)有待提升，但是在部分垂直領(lǐng)域的檢索可能也能滿足用戶需求；
3. 多模態(tài)的理解能力方面：ChatGPT能支持在圖片中插入原文的配圖，可見(jiàn)明顯支持原文中圖片等內(nèi)容的識(shí)別能力，因此表現(xiàn)更好，其他幾個(gè)產(chǎn)品目前暫未有所體現(xiàn)；
4. 在調(diào)用API和工具方面：ChatGPT支持Python 工具繪制和迭代圖表，在其響應(yīng)中嵌入生成的圖表和網(wǎng)站圖像，而其他產(chǎn)品暫未有所體現(xiàn)；
5. 在產(chǎn)品工程設(shè)計(jì)上：AI快研俠則顯得更加細(xì)致的考慮到深度研究場(chǎng)景的用戶需求，包括其生成大綱更加符合研究報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)，以及支持用戶自定義參考索引資料，且生成結(jié)果包含表格等更多呈現(xiàn)形式；
6. 在研究結(jié)果的呈現(xiàn)方面，ChatGPT表現(xiàn)最好，在準(zhǔn)確性、專業(yè)性、可讀性、創(chuàng)新性方面都表現(xiàn)不錯(cuò)，Gemini 和Perplexity Pro Search、ima在專業(yè)性和可讀性方面表現(xiàn)一般，AI快研俠則在專業(yè)性、可讀性、創(chuàng)新性上還不錯(cuò)，但在準(zhǔn)確性上欠缺，幻覺(jué)率略高。

綜上所述，整體而言，對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)，如果你的研究主題是一些單點(diǎn)的話題，而不是一個(gè)完整的研究報(bào)告，可以優(yōu)先使用ChatGPT DeepResearch，可能能獲得比較好的生成結(jié)果，但是該功能是付費(fèi)用戶才可以使用，且定價(jià)比較貴；其次可以選擇Gemini DeepResearch、Perplexity Pro Search，這兩個(gè)產(chǎn)品都可以提供免費(fèi)的額度，以上三個(gè)產(chǎn)品都是海外產(chǎn)品，需要支持科學(xué)上網(wǎng)才可使用；