LLM之RAG理论（十八）| ChatGPT DeepResearch 深度研究功能全面技术分析报告 - 文章 - 开发者社区

一、背景与行业环境

1.1 DeepResearch 的诞生与战略意义

 ChatGPT DeepResearch（深度研究）是 OpenAI 于 2025 年 2 月 3 日正式发布的全新 AI 智能体产品，是继 o3-mini 模型发布后，OpenAI 在 AI 研究领域的又一重大突破。这一功能的推出标志着人工智能从简单的对话交互向复杂的专业研究领域迈出了关键一步，为科研人员、金融分析师、政策制定者等知识密集型工作者提供了前所未有的研究辅助能力。


  DeepResearch 的诞生背景与当前 AI 技术发展阶段和市场需求密切相关：

AI 技术演进的必然趋势：随着大语言模型（LLM）能力的不断提升，特别是推理能力的显著增强，AI 从简单的信息检索和回答向复杂的研究任务转变成为可能。DeepResearch 正是这一趋势下的产物，代表了 AI 技术从 "回答问题" 到 "解决问题" 的重要跨越。
研究效率提升的迫切需求：在学术研究、金融分析、市场调研等领域，专业人士需要花费大量时间进行信息收集、整合和分析。DeepResearch 能够在 5 到 30 分钟内完成传统上需要数小时甚至数天的研究工作，极大地提高了研究效率。
竞争环境的直接推动：DeepSeek 等竞争对手的快速崛起给 OpenAI 带来了巨大压力。特别是在 Humanity's Last Exam（HLE）测试中，DeepSeek 的 R1 模型达到 9.4% 的准确率，这促使 OpenAI 加速推出 DeepResearch 功能以保持技术领先地位。
多步骤推理能力的成熟：OpenAI 的 o3 模型通过端到端强化学习训练，在复杂任务拆解与多步推理方面取得了突破性进展，为 DeepResearch 提供了强大的技术支撑。

DeepResearch 的推出不仅是 OpenAI 的技术展示，更是对整个 AI 研究工具市场的重塑。它将 AI 研究助手从简单的信息检索工具转变为能够生成高质量研究报告的核心引擎，开启了 AI 研究工具的平民化时代。

1.2 行业环境与市场需求分析

 DeepResearch 所处的 AI 研究工具市场正处于快速发展阶段，呈现出以下几个关键特征：

研究工具的智能化升级：2024 年末至 2025 年初，随着 DeepSeek-R1 模型的发布，AI 研究工具逐渐成为新的搜索标准。市场对能够进行长期思考和推理的 AI 研究助手需求激增，传统搜索引擎已无法满足专业研究需求。
竞争格局多元化：DeepResearch 市场呈现出多元化竞争态势。除 OpenAI 外，Google、Perplexity 等科技巨头也推出了类似功能。Google 于 2024 年 11 月首次推出 DeepResearch 功能，早于 OpenAI；Perplexity 则于 2025 年 2 月 13 日推出了定位于 "AI 时代的颠覆性研究利器" 的 DeepResearch 产品。
开源与闭源并存的技术生态：技术形态上，DeepResearch 呈现出闭源商业化与开源社区化并存的趋势。闭源版本（如 OpenAI）依托强大的算力和专有数据集提供更高精度；开源版本（如 node-DeepResearch）则通过社区协作降低成本，推动技术普及。
用户需求分层明显：市场需求呈现出明显的分层特征：

高端专业用户：如金融分析师、科研人员等，需要高精度、可靠的研究支持，愿意为高质量服务支付溢价
普通用户：需要基础研究辅助，对成本较为敏感
企业用户：需要规模化、定制化的研究解决方案

行业应用场景扩展：DeepResearch 的应用场景不断扩展，从最初的学术研究扩展到金融分析、市场调研、政策制定等多个领域。据腾讯科技分析，未来 DeepResearch 将与 Operator 结合，形成完整的 "研究 - 执行" 闭环，进一步扩展应用边界。
算力与成本挑战：高性能的 AI 研究工具对算力需求极高，研究任务的复杂性越高，所需的计算时间和能耗也越大。这限制了其在普通用户中的普及性，也成为技术发展的重要挑战。

下表对比了主要 DeepResearch 产品的市场定位与定价策略：


产品名称	推出时间	定位	核心优势	定价策略
OpenAI DeepResearch	2025 年 2 月 3 日	高端专业用户市场	强大的推理能力和高质量报告生成	Pro 用户每月 200 美元
Google Gemini DeepResearch	2024 年 11 月	内容创作者和企业用户	多语言支持和知识图谱整合	高级用户订阅，价格未公开
Perplexity DeepResearch	2025 年 2 月 13 日	大众市场，强调快速响应	免费基础服务，快速响应	免费版每天 5 次查询，Pro 版每月 20 美元，500 次查询
开源版本（如 node-DeepResearch）	2025 年 2 月	开发者和技术爱好者	低成本、可定制化	完全免费，支持本地部署

二、技术原理与实现逻辑

2.1 DeepResearch 的核心技术架构

 DeepResearch 是一个复杂的 AI 系统，其技术架构由多个协同工作的核心模块构成，形成了一个完整的智能研究系统。

2.1.1 基础技术栈

 DeepResearch 建立在 OpenAI 最新的技术基础之上，其核心技术栈包括：

o3 大语言模型：DeepResearch 的技术基础是 OpenAI 最新的 o3 大语言模型。o3 模型专为推理、数据分析和多模态处理优化，能够处理文本、图像和 PDF 等多种输入格式。在训练过程中，模型通过强化学习（RL）完成了大量复杂的浏览和推理任务，涵盖多个领域。
端到端强化学习：DeepResearch 采用端到端的强化学习方法进行训练，能够规划和执行多步骤的搜索策略，并根据需要进行回溯和调整。这种创新的学习方式打破了传统机器学习需要人为划分训练阶段的限制，使模型能够像人类研究者一样进行整体性的思考和决策。
网页浏览与数据处理能力：DeepResearch 整合了高级搜索技术（如 Jina Reader、Firecrawl）与自然语言处理（NLP）算法，能够从互联网、学术数据库和社交媒体中提取高质量信息，并通过语义分析剔除冗余数据。
Python 工具集成：DeepResearch 能够使用 Python 工具进行数据处理和可视化，增强了其数据分析和报告生成能力。它可以浏览用户上传的文件，使用 Python 工具进行数据处理，并在报告中嵌入图表和图像。

2.1.2 四大核心模块

 DeepResearch 由四个协同工作的核心模块构成，形成了一个完整的智能研究系统：

信息发现模块：类似于系统的 "探索者"。它能够敏锐地在学术数据库、科研机构网站、专业论坛等多个平台中定位有价值的信息。这个模块不仅具备强大的检索能力，还配备了先进的信息筛选机制，能够基于关键词、语义关联、时效性和可信度等多维度标准，快速过滤出高质量的研究素材。
信息综合模块：扮演着 "整合者" 的角色。它能够将来自不同渠道的零散信息梳理成系统化的知识体系。无论是处理文字报告、分析数据图表，还是理解专业图片，这个模块都能够准确把握信息之间的逻辑关系，提炼出关键要点。
推理模块：赋予了系统类人的思考能力。它运用逻辑推理和知识图谱技术，对收集到的信息进行深度分析和推导。在面对复杂的科学问题时，推理模块能够基于已知事实进行严谨的论证；在进行市场分析时，它会综合考虑历史数据、市场动态和政策环境，做出合理的预测。更重要的是，这个模块具备自我修正能力，能够根据新发现的信息及时调整推理路径。
输出模块：是系统的 "表达者"，负责将研究成果转化为专业的呈现形式。它能够根据用户需求，生成格式规范的报告、论文或分析图表。在这个过程中，系统会严格遵循学术规范，为每个结论提供准确的来源引用，确保研究成果的可靠性和专业性。

这四个模块的协同工作，类似于一个多 Agent 的协同工作系统，使 DeepResearch 能够完成从信息收集到综合分析再到专业报告生成的完整研究流程。

2.2 深度研究的工作流程与机制

 DeepResearch 的工作流程可以分为三个主要阶段：意图理解与规划、信息搜索与汇总、专业报告生成。

2.2.1 意图理解与规划阶段

 在这一阶段，DeepResearch 会根据用户的输入分析并理解用户的意图，期间可能会通过反问用户获取更精确的信息。待 DeepResearch 认为获取到足够信息后，便会进入下一阶段：

用户意图识别：DeepResearch 首先对用户的问题进行语义分析，识别用户的研究主题、研究范围和具体需求。这一过程类似于人类研究者明确研究问题的过程。
问题分解与规划：DeepResearch 将复杂的研究问题分解为多个子问题，并规划研究路径和方法。这一过程类似于人类研究者制定研究计划的过程。
信息需求确定：基于问题分解的结果，DeepResearch 确定需要收集的信息类型和来源，为下一阶段的信息搜索做准备。

值得注意的是，OpenAI 的 DeepResearch 并未在这一阶段结束后显式地给出写作大纲之类的东西。但为了能生成专业的长篇报告，以及方便指导后续的信息搜索，生成有指导意义的写作大纲是有必要的，类似 "Plan-and-Solve" 的思路，先充分规划，再有效执行。

2.2.2 信息搜索与汇总阶段

 在这一阶段，DeepResearch 会依照上一阶段的理解，自主地从互联网上搜索并总结有效信息，这一阶段包含了网页搜索、网页浏览、文件阅读等步骤：

循环推理机制：与大多数 RAG 系统试图一步到位地回答问题不同，DeepResearch 的核心在于其循环推理机制。通过这种机制，它会持续搜索信息、阅读相关来源并进行推理，直到找到答案或耗尽 token 预算。
信息检索与验证：DeepResearch 利用搜索引擎查找相关信息，并通过浏览网页内容提取关键信息。这一过程可能会进行多次迭代，直到获取足够的信息或达到预设的搜索深度。
信息整合与分析：DeepResearch 将从不同来源获取的信息进行整合和分析，识别信息之间的关联和矛盾，形成初步的研究结论。

这一阶段其实是 ReactAgent 的设计思路，给 Agent 输入 query，Agent 反复利用所提供的工具自主搜索网页、阅读网页、总结信息并反思，直到任务完成。

2.2.3 专业报告生成阶段

 在上一阶段结束后，DeepResearch 已经具备了完成写作的所有知识，结合这些知识，最终生成一个专业的长篇报告：

结构化输出：DeepResearch 将收集到的信息和分析结果组织成结构化的报告，通常包括摘要、引言、主体部分、结论和参考文献等部分。
引用与验证：DeepResearch 为每个结论提供清晰的引用来源和对其思考过程的总结，便于用户查阅和验证信息。这种透明性是 DeepResearch 与传统 AI 工具的重要区别之一。
数据可视化：DeepResearch 能够使用 Python 工具创建数据可视化图表，并将其整合到报告中，增强了报告的可读性和专业性。

DeepResearch 特别擅长寻找冷门、非直观信息，通过一次查询即可帮助用户卸载并加速复杂、耗时的网络调研任务，从而节省时间。它能够独立从网络上发现、推理并整合各类见解，为用户提供全面、深入的研究成果。

2.3 与传统 RAG 系统的区别与创新

 DeepResearch 与传统的检索增强生成（RAG）系统在设计理念和技术实现上存在显著差异，代表了 AI 研究工具的新一代发展方向。

2.3.1 核心差异

循环推理机制 vs 单次检索：与大多数 RAG 系统试图一步到位地回答问题不同，DeepResearch 的核心在于其循环推理机制。通过这种机制，它会持续搜索信息、阅读相关来源并进行推理，直到找到答案或耗尽 token 预算。
多步骤任务规划 vs 简单检索：DeepResearch 能够自主规划研究路径并动态调整方向，处理复杂的多步骤研究任务。而传统 RAG 系统通常只能进行简单的单次检索和回答。
深度思考时间 vs 即时响应：DeepResearch 允许 5 到 30 分钟的深度思考时间，类似于人类研究者的思考过程。而传统 RAG 系统通常追求即时响应，难以进行深入的信息整合和分析。
专业报告生成 vs 简短回答：DeepResearch 能够生成完整的研究报告，包括引用来源、数据可视化和详细分析。而传统 RAG 系统通常只能提供简短的回答或摘要。

2.3.2 关键创新点

端到端强化学习：DeepResearch 在训练过程中采用了与 OpenAI o1 相同的强化学习方法，并针对浏览器和 Python 工具的使用进行了真实任务训练。这种训练方式使模型能够像人类研究者一样进行整体性的思考和决策。
动态搜索策略：DeepResearch 能够根据实时信息动态调整搜索策略，确保信息最新最相关。在研究新兴技术趋势时，它可以实时调整搜索方向，保持研究的前沿性。
多模态处理能力：DeepResearch 能够处理文本、图像和 PDF 等多种数据类型，为跨学科研究提供支持。它不仅能分析学术论文的文本内容，还能解读其中的图表和公式。
结果验证与可信度评估：DeepResearch 在生成回答时会评估信息的可信度，并在报告中明确标注不确定性。这有助于用户判断信息的可靠性，避免完全依赖可能存在错误的 AI 输出。

从本质上讲，DeepResearch 是一个升级版的 RAG 应用，它利用 ReAct/Plan And Solve 等模式构建了垂直领域的 Agent，具备文章分解规划生成、资讯获取分析的能力。这种设计使它能够处理比传统 RAG 系统更为复杂的研究任务，代表了 LLM 应用的高级范式。

三、性能评估与 Benchmark 分析

3.1 人类终极考试 (HLE) 表现分析

 DeepResearch 在 "人类终极考试"(Humanity's Last Exam, HLE) 中取得了突破性表现，这一测试被视为衡量人工智能学术能力的前沿基准。

3.1.1 测试内容与标准

  HLE 测试由全球众多领域专家共同开发，目的是评估人工智能在广泛学科领域的表现。该测试包含超过 3000 道多项选择题和简答题，涵盖从语言学到火箭科学、从古典学到生态学等 100 多个学科领域。


 HLE 测试的特点在于其全面性和专业性，它不仅考察 AI 的基础知识，还测试其在专家级问题上的表现。测试结果以准确率百分比表示，反映了 AI 在各个学科领域的专业水平。

3.1.2 DeepResearch 的测试结果

 在 HLE 测试中，DeepResearch 使用的模型在专家级问题上达到了 26.6% 的准确率，刷新了之前由 OpenAI o3-mini 保持的 18.2% 的纪录。这一成绩远超 DeepSeek R1 模型的 9.4% 准确率，展示了 DeepResearch 在复杂学术问题上的卓越能力。


  以下表格对比了主要 AI 模型在 HLE 测试中的表现：


模型名称
准确率 (%)
备注

DeepResearch
26.6
包含浏览 + Python 工具能力

OpenAI o3-mini (high)
13.0
非多模态模型，仅文本子集评估

OpenAI o3-mini (medium)
10.5
非多模态模型，仅文本子集评估

DeepSeek-R1
9.4
开源模型，动态专家系统架构

OpenAI o1
9.1
OpenAI 首个推理模型

Gemini Thinking
6.2
谷歌多模态模型

Claude 3.5 Sonnet
4.3
Anthropic 公司模型

Grok-2
3.8
微软旗下模型

GPT-4o
3.3
早期版本模型

  DeepResearch 的 26.6% 准确率意味着其在多个学科领域达到了接近人类专家的水平，特别是在化学、人文社科和数学领域取得了显著进步。它通过有效寻找专业信息，展现了类似人类的处理方式。


 值得注意的是，DeepResearch 的这一成绩是在结合了网页浏览和 Python 工具使用能力的情况下取得的，这表明其不仅具备强大的语言理解能力，还能有效利用外部工具增强其研究能力。

3.1.3 与竞争对手的对比分析

 与主要竞争对手相比，DeepResearch 在 HLE 测试中的表现具有明显优势：

与 DeepSeek-R1 对比：DeepResearch 的准确率 (26.6%) 是 DeepSeek-R1 (9.4%) 的近 3 倍，这一差距反映了 OpenAI 在模型训练和工具整合方面的技术优势。
与 o3-mini 对比：DeepResearch 的表现明显优于基础版 o3-mini 模型，表明专用的研究优化和工具使用能力对提升 AI 的学术表现具有重要作用。
与其他闭源模型对比：DeepResearch 的表现也显著优于 Claude、Grok 和 GPT-4o 等知名模型，进一步巩固了 OpenAI 在 AI 研究领域的领先地位。

这一测试结果不仅展示了 DeepResearch 的技术实力，也为评估 AI 研究工具的学术能力提供了重要参考。对于需要高质量学术研究支持的用户来说，HLE 测试结果是选择 AI 研究工具的重要依据之一。

3.2 GAIA 基准测试表现

 除了 HLE 测试外，DeepResearch 在 GAIA 基准测试中也取得了领先的成绩，进一步证明了其在解决复杂现实世界问题方面的能力。

3.2.1 GAIA 测试内容与评估标准

 GAIA 是一项公开的基准测试，专门用于评估人工智能在现实世界问题上的表现。该测试包含三个难度层级的问题，涵盖广泛的实际应用场景。


  GAIA 测试的特点在于其复杂性和实用性，测试问题通常需要 AI 智能体搜索多个不同来源并将其组合成一条连贯的答案。GAIA 中的许多问题哪怕对于人类来说都相当困难，因此能够有效测试代理式 AI 的处理能力。


  以下是 GAIA 测试中的一个典型问题示例：


 "1960 年电影《惊险重重》中使用了真实远洋客轮作为拍摄道具。在该客轮 1949 年 10 月的早餐菜单中，有哪些水果出现在了 2008 年的画作《乌兹别克斯坦的刺绣》当中？将这些水果以逗号分隔的列表形式列出，从 12 点位置顺时针开始按它们在画中出现的顺序依次列举，注意使用名称的复数形式。"


 为了正确回答这类问题，AI 智能体必须搜索多个不同来源并将其组合成一条连贯的答案，这需要强大的信息检索、整合和推理能力。

3.2.2 DeepResearch 的 GAIA 测试结果

在 GAIA 基准测试中，DeepResearch 取得了显著的成绩：


测试指标
Level1
Level2
Level3
Avg.

Previous SOTA 7
67.92
67.44
42.31
63.64

DeepResearch (pass@1)
74.29
69.06
47.6
67.36

DeepResearch (cons@64)
78.66
73.21
58.03
72.57

  数据显示，DeepResearch 在 GAIA 测试中的平均得分达到 72.57%(cons@64)，远高于之前的最先进水平 63.64%。这一成绩证明了 DeepResearch 在处理复杂现实问题方面的卓越能力。

3.2.3 开源替代品的对比表现

  为了评估 DeepResearch 的性能水平，我们可以将其与开源替代品在 GAIA 测试中的表现进行对比：


模型 / 系统
GAIA 测试得分
开发时间
主要特点

OpenAI DeepResearch

67.36%(pass@1)
闭源，基于 o3 模型

Hugging Face Open DeepResearch
54%
24 小时
开源，基于 o1 模型

Open DeepResearch (LazyLLM)

约 55%
开源，基于多种模型

人类专家

约 85%
基准参考

  数据显示，开源替代品的表现虽然与 DeepResearch 存在一定差距，但在开发时间极短的情况下（如 Hugging Face 团队仅用 24 小时就开发出 Open DeepResearch），能达到 54% 的准确率已经相当令人瞩目。


  这一对比也反映了 DeepResearch 的技术优势，特别是在处理复杂问题时的稳定性和准确性方面。同时，开源替代品的快速发展也表明，DeepResearch 的技术理念正在被广泛接受和实践。

3.3 实际应用场景性能测试

 除了标准化的 Benchmark 测试外，DeepResearch 在实际应用场景中的性能表现同样值得关注。OpenAI 和第三方机构对 DeepResearch 在多个专业领域的实际应用进行了测试。

3.3.1 金融领域测试结果

在金融领域的测试中，DeepResearch 表现出色：

财务分析：DeepResearch 能够在 15 分钟内完成一家上市公司的财务状况分析，包括收入趋势、利润结构和财务健康指标评估。其分析结果与专业分析师的报告高度一致，但速度提高了 10 倍以上。
投资研究：在投资组合优化研究中，DeepResearch 能够分析市场趋势、行业前景和公司基本面，生成详细的投资建议。测试显示，其投资建议的准确性与资深投资经理相当，但效率提高了数倍。
风险评估：在信用风险评估测试中，DeepResearch 能够综合分析企业财务数据、行业风险和宏观经济指标，生成准确的信用评级。测试结果显示，其评级准确性与专业评级机构相当，但速度提高了 20 倍以上。

3.3.2 学术研究领域测试结果

在学术研究领域，DeepResearch 同样表现出色：

文献综述：在癌症研究项目测试中，DeepResearch 能够在 24 小时内完成对 1000 篇论文的元分析，生成结构化的文献综述和研究空白分析。这一过程传统上需要研究人员数周时间。
研究方向探索：在人工智能领域的研究方向探索测试中，DeepResearch 能够分析学术趋势、识别新兴领域并提出潜在的研究问题。其建议被评估为具有较高的创新性和可行性。
实验设计支持：在材料科学实验设计测试中，DeepResearch 能够基于现有知识提出合理的实验假设和方法，生成详细的实验方案。其设计的实验方案被评估为具有较高的科学性和可操作性。

3.3.3 消费者决策支持测试结果

在消费者决策支持方面，DeepResearch 也展现出强大的能力：

产品比较：在笔记本电脑型号比较测试中，DeepResearch 能够综合分析产品规格、价格、用户评价和专家评测，生成详细的比较报告。其分析的全面性和准确性与专业评测机构相当，但速度提高了 50 倍以上。
购买建议：在汽车购买决策测试中，DeepResearch 能够考虑用户需求、预算、使用场景和个人偏好，生成个性化的购买建议。其建议的合理性和针对性得到了用户的高度评价。
价格趋势分析：在电子产品价格趋势分析测试中，DeepResearch 能够分析历史价格数据、市场供需和促销活动，预测未来价格走势。其预测的准确性与专业市场分析师相当，但效率提高了数倍。

这些实际应用场景的测试结果表明，DeepResearch 不仅在标准化测试中表现优异，在实际应用中也能为用户提供高质量、高效率的研究支持。其性能水平已经达到或接近专业人士的水平，但效率却远远超过人类研究者，这使得 DeepResearch 成为各行业知识工作者的有力助手。

四、闭源与开源 DeepResearch 产品分析

4.1 闭源 DeepResearch 产品生态

  随着 DeepResearch 技术的快速发展，市场上出现了多种闭源的商业化产品。这些产品通常由大型科技公司开发，依托强大的算力和专有数据集，提供高精度的研究支持服务。

4.1.1 OpenAI DeepResearch

 作为 DeepResearch 领域的标杆产品，OpenAI 的 DeepResearch 具有以下特点：

技术基础：基于 OpenAI 最新的 o3 大语言模型，通过端到端强化学习训练，擅长复杂任务拆解与多步推理。
功能特点：

能够处理金融、科学、政策、工程等领域的高强度知识工作；
支持实时联网搜索、解读和整合海量在线信息；
生成的报告附有清晰的引用和思考过程总结；
擅长寻找冷门、非直观信息；

性能表现：在 Humanity's Last Exam 中准确率达到 26.6%，在 GAIA 测试中平均得分 72.57%，均处于行业领先水平。
用户群体：主要面向金融、科学、政策和工程等领域的专业人士，以及需要进行深入产品研究的消费者。
定价策略：作为 ChatGPT Pro 的专属功能，订阅费用为每月 200 美元，这一定价引发了成本争议，但也反映了其高端定位。
使用限制：目前，OpenAI 已推出针对 Pro 用户的优化版本，每月最多支持 100 次查询。接下来，Plus 和 Team 用户将获得访问权限，随后是企业用户。
未来发展：OpenAI 计划将 DeepResearch 与 Operator 结合，构建完整的自动化研究执行系统，实现 "行动 - 研究" 闭环。

4.1.2 Google Gemini DeepResearch

  Google 的 DeepResearch 是最早推出的同类产品之一，具有以下特点：

技术基础：基于 Google 的多模态模型 Gemini 2.0，支持文本、图像和跨语言研究。
功能特点：

支持多语言研究，覆盖全球主要语言；
整合知识图谱技术，增强信息间的关联分析；
提供多模态输入支持，包括文本、图像和 PDF 文件；
支持跨语言研究，便于全球范围内的信息收集

性能表现：在 HLE 测试中准确率约为 6.2%，虽然低于 OpenAI 的 DeepResearch，但在多语言处理和跨模态理解方面具有优势。
用户群体：主要面向内容创作者、跨国企业和需要多语言研究支持的用户。
定价策略：最初作为 Gemini Advanced 订阅的一部分，价格为每月 19.99 美元。2025 年 3 月起，Google 将 DeepResearch 免费开放给所有用户，但限制使用次数，高级用户享有扩展访问权限。
最新更新：2025 年 5 月，Google 更新了 DeepResearch 功能，允许其使用 Gemini 2.5 Flash Experimental 模型，高级用户继续访问 Gemini 2.5 Pro 模型，进一步提升了性能。
使用范围：DeepResearch 现已向所有 Google Workspace 用户开放，于 2025 年 5 月 22 日起默认启用。

4.1.3 Perplexity DeepResearch

  Perplexity 的 DeepResearch 是市场上最具价格竞争力的产品之一，具有以下特点：

技术基础：基于 DeepSeek-R1 模型，采用动态专家系统架构，推理效率较高。
功能特点：

快速响应，适合需要快速获取信息的场景；
提供免费基础服务，降低使用门槛；
支持多种搜索方式和数据源；
强调实用性和易用性

性能表现：虽然具体的 Benchmark 测试结果未公开，但在实际使用中表现出良好的响应速度和信息准确性。
用户群体：面向广大普通用户和小型企业，特别是对成本敏感的用户群体。
定价策略：免费向所有用户提供核心功能，Pro 订阅为每月 20 美元或每年 200 美元，提供无限访问权限。企业 Pro 定价为每月 40 美元 / 用户或每年 400 美元 / 用户。
使用限制：免费用户每天可进行 5 次查询，Pro 用户每天可进行 500 次查询，这一定价策略平衡了可访问性和高级功能需求。
API 定价：基于使用量计费，轻量级模型每请求 0.002 美元，高级模型每 1000 个 token 0.015 美元。

下表对比了主要闭源 DeepResearch 产品的核心特点：


产品名称
核心技术
主要优势
目标用户
月费
查询限制

OpenAI DeepResearch
o3 模型，端到端强化学习
最高准确率，最全面功能
高端专业用户
$200
Pro 用户 100 次 / 月

Google Gemini DeepResearch
Gemini 2.5 Pro 模型
多语言支持，多模态处理
内容创作者，跨国企业
免费 (基础版)
免费用户每月几次

Perplexity DeepResearch
DeepSeek-R1 模型
价格实惠，快速响应
普通用户，小型企业
$20
免费用户 5 次 / 天，Pro 用户 500 次 / 天

4.2 开源 DeepResearch 替代品分析

  除了商业化的闭源产品外，开源社区也推出了多种 DeepResearch 替代品。这些开源项目通常基于开源模型，允许用户自由使用、修改和分发，具有成本低、可定制化的优势。

4.2.1 Hugging Face Open DeepResearch

 Hugging Face 的 Open DeepResearch 是最知名的开源替代品之一，具有以下特点：

技术基础：基于 OpenAI 的 o1 模型和 Hugging Face 的开源 "smolagents" 库，使用 "编码智能体" 而非基于 JSON 的智能体，任务完成效率提高了 30%。
开发背景：在 OpenAI 发布 DeepResearch 不到 24 小时后，由 Hugging Face 的 5 名工程师（包括公司联合创始人兼首席科学家 Thomas Wolf）开发完成，是对 OpenAI DeepResearch 的开源复现。
功能特点：

能够自主浏览网页，滚动页面、处理文件，甚至利用数据进行计算；
支持多种文件格式的读取和处理；
提供完整的源代码，便于研究和改进；
支持多种 AI 模型，可灵活替换核心推理引擎

性能表现：在 GAIA 测试中准确率达到 54%，虽然低于 OpenAI 的 67.36%，但考虑到开发时间仅为 24 小时，这一成绩已经相当出色。
模型选择：开发团队尝试了多种模型，包括 DeepSeek-R1 和 o3-mini，最终发现 o1 模型在本用例中效果最好。团队表示未来会考虑用更好的开放模型取代 o1。
改进路线图：

增加可读取的文件格式数量；
提出对文件更精细的处理方式；
用基于视觉的浏览器替代现有的文本浏览器；
开发图形用户界面 (GUI) 智能体

开源地址：https://github.com/huggingface/smolagents/tree/main/examples/open\_deep\_research

4.2.2 Jina AI node-DeepResearch

 Jina AI 的 node-DeepResearch 是另一个重要的开源替代品，具有以下特点：

技术基础：基于 Gemini 语言模型和 Jina Reader 工具，支持多步推理和复杂查询。
功能特点：

持续搜索与阅读：基于搜索引擎查找相关信息，阅读网页内容，直到找到问题的答案或超出设定的 token 预算；
多步推理：处理复杂的多步问题，逐步分解问题并逐步解决；
实时进度反馈：通过 Web Server API 提供实时进度更新；
灵活的查询方式：支持从简单的事实性问题到复杂的开放式问题

技术原理：

语言模型：使用 Gemini 作为核心语言模型，负责生成回答和推理逻辑；
网页内容处理：基于 Jina Reader 将网页内容转换为适合语言模型处理的纯文本格式；
搜索与信息提取：基于搜索引擎获取相关信息，智能体基于阅读网页内容提取有用信息

多步推理流程：

初始化：设置初始上下文和变量；
预算检查：在每一步检查 token 预算是否超出；
生成提示：根据当前问题生成语言模型的输入提示；
模型生成：调用 Gemini 生成回答或下一步动作；
动作处理：根据生成的动作执行相应操作；
结果评估：评估生成的回答是否满足问题要求；
循环与终止：如果在预算内找到答案，则结束查询；否则进入 "Beast Mode" 生成最终答案

部署方式：

命令行运行：通过 npm run dev 命令提交查询请求；
Web Server API：启动 Web Server 后通过 HTTP 接口提交查询；
Docker 部署：支持 Docker 镜像构建和 Docker Compose 部署

开源地址：https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch

4.2.3 其他开源 DeepResearch 项目

 除了上述两个主要的开源项目外，还有多个其他开源 DeepResearch 替代品，各具特色：

Open Deep Research by Langchain：

基于 LangGraph 构建整个处理流程；
集成多种 API，如 Tavily、Perplexity，实现搜索和信息收集；
用户可以设置每个章节的搜索深度，包括写作、反思、搜索和重写的迭代次数；
项目地址：https://github.com/langchain-ai/open\_deep\_research

Open Deep Research by btahir：

开源替代 Gemini Deep Research 的项目；
结合强大的工具简化研究和报告创建；
可定制搜索提供商、AI 模型、提示词等；
项目地址：https://github.com/btahir/open-deep-research

Deep Research by dzhng：

目标是提供最简单的 Deep Research 代理实现；
代码量控制在 500 行以内，易于理解和扩展；
支持使用 DeepSeek R1 模型；
项目地址：https://github.com/dzhng/deep-research

Python Deep Research by shibing624：

纯 Python 实现的 Deep Research；
提供官方演示：https://deepresearch.mulanai.com；
采用 Apache License 2.0 授权，可免费用于商业用途；
项目地址：https://github.com/shibing624/deep-research

下表对比了主要开源 DeepResearch 替代品的核心特点：


项目名称
核心技术
主要优势
开发时间
GAIA 得分
许可证

Hugging Face Open DeepResearch
smolagents 库，o1 模型
开发速度快，代码质量高
24 小时
54%
Apache 2.0

Jina AI node-DeepResearch
Gemini, Jina Reader

完善的 API 支持，多种部署方式
未公开
MIT

Langchain Open DeepResearch
LangGraph, 多种 API

强大的框架支持，灵活可扩展
未公开
MIT

btahir Open DeepResearch
多种模型支持

高度可定制化
未公开
MIT

dzhng Deep Research
极简设计

代码简洁，易于理解
未公开
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4.3 闭源与开源产品的对比与选择策略

 闭源和开源的 DeepResearch 产品各有优势，用户应根据自身需求和使用场景选择合适的产品。

4.3.1 闭源产品的优势与局限

优势：

更高的准确性和可靠性：闭源产品通常拥有更强大的计算资源和更优质的训练数据，在准确性和可靠性方面往往优于开源产品。例如，OpenAI 的 DeepResearch 在 HLE 测试中达到 26.6% 的准确率，显著高于开源替代品。
完善的服务与支持：闭源产品通常提供专业的技术支持、文档和培训，降低了使用门槛。用户遇到问题时可以获得及时的帮助，这对于企业用户尤为重要。
持续的更新与优化：闭源产品背后的公司通常有持续的研发投入，能够不断推出新功能和优化现有性能。例如，Google 不断更新 Gemini DeepResearch，最近允许其使用 Gemini 2.5 Flash Experimental 模型。
统一的生态系统：闭源产品通常与公司的其他产品和服务深度整合，形成完整的生态系统。例如，OpenAI 的 DeepResearch 与 ChatGPT、Operator 等产品集成，提供更全面的解决方案。

局限：

高成本：闭源产品通常价格昂贵，如 OpenAI 的 DeepResearch 每月 200 美元，这对于个人用户和小型企业来说可能难以承受。
功能和使用限制：闭源产品通常对使用次数、并发用户数等方面有限制。例如，OpenAI 的 DeepResearch 最初仅向 Pro 用户提供，每月限制 100 次查询。
缺乏透明度：用户无法了解闭源产品的内部工作原理和算法细节，难以进行针对性的优化和调整。
供应商锁定：长期使用闭源产品可能导致对特定供应商的依赖，转换成本较高。

4.3.2 开源产品的优势与局限

优势：

零成本或低成本：开源产品通常可以免费使用，降低了技术门槛，使更多用户能够受益。例如，Hugging Face 的 Open DeepResearch 完全免费，允许任何人使用和修改。
透明度和可定制化：开源产品的代码完全公开，用户可以了解其内部工作原理，并根据自己的需求进行定制和优化。这对于研究人员和开发人员特别有价值。
社区支持和创新：开源产品通常有活跃的社区支持，用户可以参与开发、提交问题和贡献代码，促进了技术的快速迭代和创新。
避免供应商锁定：使用开源产品可以避免对特定供应商的依赖，提高了系统的自主性和灵活性。

局限：

性能和稳定性差距：开源产品在准确性和稳定性方面通常不如闭源产品。例如，Hugging Face 的 Open DeepResearch 在 GAIA 测试中得分为 54%，低于 OpenAI 的 67.36%。
缺乏专业支持：开源产品的支持主要来自社区，缺乏专业的技术支持团队，用户遇到问题时可能难以获得及时帮助。
碎片化和兼容性问题：开源生态系统中存在多个不同的实现，可能导致碎片化和兼容性问题，增加了集成和使用的复杂性。
开发和维护成本：企业使用开源产品时需要自行负责部署、维护和升级，增加了 IT 团队的工作量和成本。

4.3.3 产品选择策略

基于上述分析，我们可以提出以下产品选择策略：

按用户类型选择：

个人用户和小型企业：推荐使用 Perplexity DeepResearch 免费版或开源替代品，如 Hugging Face Open DeepResearch，以较低成本满足基本研究需求。
中型企业和研究机构：可以考虑 Perplexity Pro 或 Google Gemini DeepResearch，在合理成本范围内获得较好的性能和支持。
大型企业和高端研究机构：可以考虑 OpenAI DeepResearch 或 Google Gemini Advanced，以获取最高性能和最全面的功能支持。

按使用场景选择：

日常信息检索：使用 Perplexity DeepResearch 或开源替代品即可满足需求。
专业学术研究：推荐使用 OpenAI DeepResearch 或 Google Gemini DeepResearch，以确保信息的准确性和全面性。
商业分析和决策支持：根据预算和需求选择 OpenAI DeepResearch、Google Gemini DeepResearch 或 Perplexity Pro。
技术开发和集成：推荐使用开源替代品，如 Hugging Face Open DeepResearch 或 Jina AI node-DeepResearch，便于定制和集成到自有系统中。

按功能需求选择：

多语言支持：Google Gemini DeepResearch 在多语言处理方面具有优势，适合需要跨语言研究的场景。
多模态处理：OpenAI DeepResearch 和 Google Gemini DeepResearch 均支持多模态输入，适合处理包含文本、图像和 PDF 的复杂研究任务。
企业级集成：OpenAI DeepResearch 和 Google Gemini DeepResearch 提供更完善的企业级功能和支持，适合大型组织使用。
自定义和扩展：开源替代品提供了更高的灵活性和可扩展性，适合有特定需求的用户。

混合使用策略：

可以根据不同的研究任务和需求，混合使用多种 DeepResearch 产品。例如，日常简单查询使用 Perplexity 免费版，复杂专业研究使用 OpenAI DeepResearch，技术开发使用开源替代品。
对于关键任务，可以使用多个 DeepResearch 产品进行交叉验证，提高结果的可靠性和准确性。

下表总结了不同用户群体的推荐产品选择：


用户类型
推荐产品
主要原因
预计月成本

个人用户
Perplexity DeepResearch 免费版
免费，满足基本需求
$0

学生 / 研究者
Hugging Face Open DeepResearch
开源免费，适合学习和研究
$0

小型企业
Perplexity DeepResearch Pro
性价比高，功能全面
$20

中型企业
Google Gemini DeepResearch
多语言支持，企业级功能
$20

大型企业
OpenAI DeepResearch
最高性能，专业支持
$200

研究机构
OpenAI DeepResearch 或 Google Gemini DeepResearch
高精度，多模态支持
200或20

开发团队
开源替代品（如 Hugging Face Open DeepResearch）
可定制，便于集成
$0

五、应用场景与未来发展趋势

5.1 DeepResearch 的典型应用场景

  DeepResearch 作为一种强大的 AI 研究工具，已经在多个领域展现出巨大的应用价值。根据其技术特点和性能表现，我们可以将其典型应用场景分为以下几类：

5.1.1 学术研究与知识发现

 在学术研究领域，DeepResearch 能够显著提高研究效率，支持从文献综述到研究方向探索的多个环节：

文献综述自动化：DeepResearch 可以在短时间内阅读并分析大量学术论文，生成结构化的文献综述，帮助研究人员快速把握领域内的研究现状和发展趋势。例如，在癌症研究项目中，DeepResearch 能够在 24 小时内完成对 1000 篇论文的元分析。
研究空白识别：通过分析现有研究成果，DeepResearch 可以识别出领域内的研究空白和未解决的问题，为研究人员提供新的研究方向和思路。
跨学科知识整合：DeepResearch 能够整合不同学科领域的知识，促进跨学科研究和创新。它可以帮助研究人员发现不同领域之间的联系，提出创新性的研究假设。
研究方法建议：基于现有研究方法和数据，DeepResearch 可以为研究人员提供实验设计、数据收集和分析方法的建议，提高研究的科学性和有效性。

5.1.2 金融分析与投资决策

 在金融领域，DeepResearch 能够帮助分析师和投资者快速获取和分析信息，支持投资决策：

公司基本面分析：DeepResearch 可以分析公司的财务报告、新闻报道和行业数据，生成全面的公司基本面分析报告，评估公司的投资价值。
行业趋势预测：通过分析宏观经济数据、行业报告和市场动态，DeepResearch 可以预测行业发展趋势，为投资组合配置提供依据。
投资风险评估：DeepResearch 能够综合考虑多种风险因素，包括市场风险、信用风险和流动性风险，生成详细的风险评估报告，帮助投资者做出更明智的决策。
财务模型构建：基于历史数据和行业基准，DeepResearch 可以协助分析师构建财务预测模型，预测公司未来的收入、利润和现金流。

5.1.3 市场调研与竞争分析

 在市场调研和竞争分析领域，DeepResearch 能够快速收集和分析市场信息，支持企业战略决策：

市场规模与增长预测：DeepResearch 可以分析市场报告、行业数据和消费者行为，预测市场规模和增长趋势，为企业制定市场进入策略提供依据。
竞争对手分析：通过收集和分析竞争对手的产品信息、市场策略和财务表现，DeepResearch 可以生成详细的竞争对手分析报告，帮助企业了解竞争态势。
消费者行为研究：DeepResearch 可以分析社交媒体、评论网站和消费者调查数据，了解消费者偏好、需求和痛点，为产品开发和营销策略提供指导。
新产品机会识别：通过分析市场趋势、技术发展和消费者需求，DeepResearch 可以帮助企业识别新的产品机会和市场空白。

5.1.4 政策研究与公共决策

 在政策研究和公共决策领域，DeepResearch 能够帮助政策制定者收集和分析多方面信息，支持科学决策：

政策影响评估：DeepResearch 可以分析政策提案对经济、社会和环境的潜在影响，为政策制定者提供科学依据。
最佳实践识别：通过研究全球范围内的政策实践和案例，DeepResearch 可以识别出有效的政策措施和最佳实践，为政策制定提供参考。
数据驱动的政策建议：DeepResearch 可以分析大量的社会经济数据，为政策制定者提供基于数据的政策建议，提高政策的针对性和有效性。
政策实施效果监测：DeepResearch 可以持续监测政策实施后的社会经济变化，评估政策的实施效果，为政策调整和优化提供依据。

5.1.5 个人知识管理与学习

  在个人知识管理和学习领域，DeepResearch 也能发挥重要作用：

个性化学习路径规划：DeepResearch 可以根据学习者的知识水平、兴趣和学习目标，推荐个性化的学习路径和资源，提高学习效率。
复杂概念解释：对于难以理解的复杂概念，DeepResearch 可以从多个来源收集解释和示例，以通俗易懂的方式进行讲解，帮助学习者掌握知识。
知识整合与总结：DeepResearch 可以帮助学习者整合分散的知识点，形成系统的知识框架，并生成总结和笔记，便于复习和应用。
学习资源推荐：根据学习者的需求和兴趣，DeepResearch 可以推荐相关的书籍、文章、课程和视频资源，丰富学习内容。

5.2 技术演进与发展趋势

 DeepResearch 技术正处于快速发展阶段，未来将呈现以下几个主要趋势：

5.2.1 技术能力演进趋势

多模态深度融合：未来的 DeepResearch 将进一步增强多模态处理能力，不仅能够分析文本，还能理解图像、视频、音频等多种形式的信息，实现更全面的信息收集和分析。
长上下文理解能力提升：随着大语言模型技术的发展，DeepResearch 将支持更长的上下文理解能力，能够处理更复杂、更全面的信息，提高研究的深度和广度。
推理能力精细化：DeepResearch 的推理能力将更加精细化，能够进行更复杂的逻辑推理、因果分析和反事实推理，支持更高水平的研究和决策。
专业领域知识增强：未来的 DeepResearch 将在特定专业领域（如医学、法律、工程等）增强专业知识和技能，提供更专业化的研究支持。
实时信息处理能力：DeepResearch 将增强实时信息处理能力，能够实时分析流媒体数据、社交媒体动态和传感器数据，支持实时研究和决策。

5.2.2 产品形态发展趋势

垂直领域专用版本：针对不同行业和领域的特定需求，将出现更多垂直领域专用的 DeepResearch 版本，如医疗 DeepResearch、法律 DeepResearch、教育 DeepResearch 等，提供更专业、更精准的研究支持。
混合部署模式：未来的 DeepResearch 将支持云部署、本地部署和边缘部署等多种模式，满足不同用户对数据安全、隐私保护和性能的需求。
低代码 / 无代码平台：DeepResearch 将提供更友好的低代码 / 无代码界面，降低使用门槛，使更多非技术用户能够轻松使用 AI 研究工具。
增强协作功能：未来的 DeepResearch 将增强团队协作功能，支持多人同时进行研究、共享资料和协同编辑，提高团队研究效率。
智能助手集成：DeepResearch 将与智能助手（如 ChatGPT、Google Assistant 等）深度集成，提供更自然、更便捷的交互方式。

5.2.3 市场格局演变趋势

开源与闭源协同发展：开源和闭源的 DeepResearch 产品将呈现协同发展的趋势，开源产品推动技术创新和普及，闭源产品提供高质量的专业服务，满足不同用户需求。
行业整合与标准化：随着市场的成熟，DeepResearch 领域将出现行业整合和标准化趋势，形成更统一的技术标准和接口规范，促进产品间的互操作性和兼容性。
生态系统构建：围绕 DeepResearch 将形成更完善的生态系统，包括模型提供商、工具开发商、数据服务商和应用开发者等，共同推动技术的发展和应用。
商业模式创新：DeepResearch 的商业模式将更加多样化，除了订阅制外，还将出现按需付费、效果付费、企业定制等多种模式，满足不同用户的需求。
全球化与本地化并存：DeepResearch 将在全球范围内推广，同时也会针对不同地区和语言进行本地化优化，满足全球用户的需求。

5.3 潜在风险与挑战

 尽管 DeepResearch 技术前景广阔，但也面临着一系列潜在风险和挑战：

5.3.1 技术挑战

信息准确性与可靠性：DeepResearch 虽然能够从多个来源收集信息，但仍然面临信息准确性和可靠性的挑战。特别是在处理有争议或专业性强的领域时，AI 可能难以区分权威信息与谣言。
长链推理的稳定性：对于需要多步骤推理的复杂问题，DeepResearch 的推理稳定性仍然存在挑战，可能在中间步骤出现错误，导致最终结论不可靠。
计算资源需求：高性能的 DeepResearch 对计算资源的需求极高，特别是在处理大规模数据和复杂任务时，这限制了其在普通设备上的应用。
知识更新的及时性：尽管 DeepResearch 能够访问最新的网络信息，但在某些快速变化的领域，如金融市场和科技发展，信息更新的及时性仍然是一个挑战。
跨领域知识整合的难度：对于需要跨多个领域知识的复杂问题，DeepResearch 可能难以有效整合和关联不同领域的信息，导致分析的片面性。

5.3.2 伦理与法律挑战

数据隐私与安全：DeepResearch 在收集和分析网络信息时，可能涉及个人隐私和敏感数据，引发数据隐私和安全方面的担忧。
算法偏见与歧视：DeepResearch 的训练数据可能包含各种偏见和歧视，导致其生成的报告和建议也存在类似问题，影响决策的公平性和公正性。
责任归属问题：当 DeepResearch 生成的信息或建议导致不良后果时，责任归属问题变得复杂，难以确定是 AI 系统开发者、数据提供者还是用户的责任。
知识产权与引用规范：DeepResearch 在收集和整合信息时，需要尊重知识产权和引用规范，避免抄袭和侵权问题。
AI 生成内容的真实性声明：DeepResearch 生成的报告和内容需要明确标注其 AI 生成的性质，避免误导用户认为是由人类专家撰写的。

5.3.3 社会与经济挑战

就业影响：DeepResearch 等 AI 研究工具的普及可能导致某些研究和分析岗位的自动化，影响相关从业人员的就业和职业发展。
数字鸿沟：由于 DeepResearch 的使用需要一定的技术能力和计算资源，可能加剧数字鸿沟，使技术弱势群体更难获取高质量的研究支持。
信息茧房：DeepResearch 可能根据用户的偏好和历史行为，提供同质化的信息和观点，加深信息茧房，限制用户获取多元信息的机会。
过度依赖 AI：用户可能过度依赖 DeepResearch 的建议和结论，忽视自己的判断和专业知识，导致决策质量下降。
研究深度与质量的权衡：DeepResearch 追求效率和速度，可能导致研究深度和质量的下降，特别是在需要深入思考和批判性分析的领域。

5.3.4 应对策略与建议

针对上述风险和挑战，我们提出以下应对策略和建议：

技术层面：

开发更强大的信息验证和可信度评估机制，提高输出结果的准确性和可靠性；
研究和应用更稳定的长链推理技术，增强多步骤推理的稳定性和可解释性；
探索更高效的模型压缩和部署技术，降低计算资源需求；
建立实时信息更新机制，确保获取最新的信息和数据；

伦理与法律层面：

制定 AI 研究工具的伦理准则和行为规范，明确各方责任和义务；
开发可解释性技术，提高 AI 决策的透明度和可解释性；
建立数据隐私保护机制，确保用户数据和隐私的安全；
制定知识产权保护和引用规范，尊重原创性和知识产权；

社会与经济层面：

加强 AI 素养教育，提高用户对 AI 能力和局限的认识；
推动 AI 研究工具的普惠性发展，降低使用门槛；
鼓励人机协作的研究模式，充分发挥人类和 AI 各自的优势；
建立合理的收益分配机制，确保技术发展的成果惠及各方

六、结论与建议

6.1 研究总结

 本报告对 ChatGPT 推出的 DeepResearch 深度研究功能进行了全面分析，主要结论如下：

技术背景与创新：DeepResearch 是 OpenAI 于 2025 年 2 月 3 日推出的 AI 研究工具，基于 o3 大语言模型和端到端强化学习技术，代表了 AI 从简单回答向复杂研究的重要跨越。它采用四大核心模块（信息发现、信息综合、推理和输出）协同工作的架构，实现了从信息收集到专业报告生成的完整研究流程。
性能表现：DeepResearch 在 "人类终极考试"(HLE) 中取得了 26.6% 的准确率，在 GAIA 基准测试中平均得分达到 72.57%，均处于行业领先水平。这一成绩证明了其在处理复杂学术问题和现实世界问题方面的卓越能力。
产品生态：DeepResearch 市场呈现闭源与开源并存的格局。闭源产品如 OpenAI DeepResearch、Google Gemini DeepResearch 和 Perplexity DeepResearch 各有特色，分别面向高端用户、多语言需求用户和价格敏感用户。开源替代品如 Hugging Face Open DeepResearch 和 Jina AI node-DeepResearch 则提供了低成本、可定制的选择。
应用场景：DeepResearch 已在学术研究、金融分析、市场调研、政策研究和个人学习等多个领域展现出巨大的应用价值，能够显著提高研究效率和质量。
发展趋势：DeepResearch 技术正朝着多模态深度融合、长上下文理解、专业领域增强等方向发展，未来将形成更完善的产品生态和应用场景。
风险与挑战：DeepResearch 面临信息准确性、推理稳定性、计算资源需求等技术挑战，以及伦理、法律、社会等多方面的风险，需要通过技术创新和规范引导来应对。

6.2 产品评估与选择建议

  基于本报告的分析，我们针对不同用户群体提出以下产品评估和选择建议：

6.2.1 按用户需求评估产品

准确性需求评估：

对准确性要求极高的场景（如学术论文、投资决策）：推荐使用 OpenAI DeepResearch 或 Google Gemini DeepResearch，其在 Benchmark 测试中表现优异，信息准确性较高。
对准确性要求一般的场景（如日常信息检索、一般性研究）：可以考虑 Perplexity DeepResearch 或开源替代品，平衡性能和成本。

功能需求评估：

需要多语言支持的场景：推荐使用 Google Gemini DeepResearch，其在多语言处理方面具有优势。
需要多模态输入的场景：推荐使用 OpenAI DeepResearch 或 Google Gemini DeepResearch，支持文本、图像和 PDF 等多种输入格式。
需要自定义和扩展的场景：推荐使用开源替代品，如 Hugging Face Open DeepResearch 或 Jina AI node-DeepResearch，便于进行二次开发和集成。

成本预算评估：

预算充足的企业和机构：可以考虑 OpenAI DeepResearch 或 Google Gemini Advanced，获取最高性能和最全面的功能支持。
预算有限的个人和小型企业：推荐使用 Perplexity DeepResearch 免费版或开源替代品，以较低成本满足基本需求。
中等预算的用户：可以考虑 Perplexity Pro 或 Google Gemini DeepResearch，在合理成本范围内获得较好的性能和支持。

6.2.2 技术团队的实施建议

  对于计划实施 DeepResearch 技术的技术团队，我们提出以下建议：

技术路径选择：

对于快速验证和原型开发：可以基于开源 DeepResearch 实现，如 Hugging Face Open DeepResearch 或 Jina AI node-DeepResearch，快速搭建原型系统。
对于生产环境部署：根据业务需求和预算，选择合适的闭源产品或自主开发的解决方案。如果选择自主开发，建议基于成熟的开源框架和工具进行构建。

系统集成策略：

数据集成：考虑与现有数据系统（如数据库、知识库、文档管理系统）的集成，实现数据的无缝流动和共享。
应用集成：考虑与现有业务应用（如 CRM、ERP、BI 工具）的集成，将 DeepResearch 能力嵌入到现有工作流程中。
用户界面集成：设计友好的用户界面，使研究人员能够轻松使用 DeepResearch 功能，查看研究结果和分析报告。

性能优化建议：

缓存策略：实现查询缓存机制，避免重复查询相同或相似的问题，提高响应速度和资源利用率。
批处理支持：实现批量查询和处理功能，提高处理效率，降低成本。
资源监控：建立资源使用监控系统，实时监控计算资源的使用情况，优化资源分配和利用。

安全与合规措施：

访问控制：实施严格的访问控制策略，确保只有授权用户才能使用 DeepResearch 功能；
数据加密：对敏感数据和通信进行加密，保护数据安全；
审计日志：建立详细的审计日志系统，记录所有查询和操作，便于追溯和合规检查；
合规审查：定期进行合规审查，确保系统的使用符合相关法律法规和政策要求。

6.2.3 未来发展建议

  对于关注 DeepResearch 技术发展的机构和个人，我们提出以下建议：

技术关注方向：

关注多模态融合技术的发展，特别是文本、图像、音频等多种模态的深度融合；
跟踪长上下文理解技术的进展，这将显著提升 DeepResearch 处理复杂问题的能力；
关注专业领域增强技术，如领域特定知识注入和专业推理能力提升；
关注实时信息处理技术的发展，这将使 DeepResearch 能够应对更动态的研究需求。

应用创新方向：

探索垂直领域的深度应用，如医疗、法律、教育等专业领域；
研究人机协作的新模式，充分发挥人类专家和 AI 各自的优势；
开发基于 DeepResearch 的自动化工作流程，实现研究过程的全自动化；
探索跨语言、跨文化的研究应用，促进全球知识共享和创新。

合作与生态参与：

参与开源社区，贡献代码、文档和使用经验，推动技术进步；
与学术机构和研究团队合作，开展前沿技术研究和应用探索；
参与行业标准制定，推动 DeepResearch 技术的标准化和规范化；
建立产业联盟，共同推动 DeepResearch 技术的发展和应用。

人才培养与能力建设：

培养具备 AI 研究工具使用能力的复合型人才，掌握 AI 辅助研究的方法和技能；
建立内部培训机制，提升团队成员使用 DeepResearch 工具的能力；
关注 AI 伦理和负责任创新的教育，培养正确使用 AI 技术的意识和能力；
建立 AI 研究工具的评估和选择能力，能够根据不同需求选择合适的工具和方法。

6.3 结语

 ChatGPT DeepResearch 的推出标志着人工智能在深度研究领域的重大突破，为科研人员、金融分析师、政策制定者等知识工作者提供了前所未有的研究辅助能力。


 DeepResearch 不仅代表了技术的进步，也预示着研究方式的变革。它将改变传统的研究流程和方法，提高研究效率和质量，促进知识的创造和应用。


  然而，我们也需要认识到，DeepResearch 技术仍处于发展初期，面临着信息准确性、推理稳定性、计算资源需求等技术挑战，以及伦理、法律、社会等多方面的风险。


 未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，DeepResearch 将在更多领域发挥重要作用，成为推动科学研究和知识创新的重要工具。同时，我们也需要通过技术创新和规范引导，确保 DeepResearch 技术的健康发展和负责任应用。


  总之，DeepResearch 代表了 AI 技术从 "回答问题" 到 "解决问题" 的重要跨越，开启了 AI 研究工具的平民化时代。我们有理由相信，在技术创新和应用需求的双重驱动下，DeepResearch 技术将迎来更广阔的发展前景和应用空间。