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好的，我们来制定一个关于“DeepResearch”与“DeepSearch”对比研究的总体计划。

DeepResearch与DeepSearch对比分析报告

摘要

本报告对DeepResearch与DeepSearch两种AI技术进行了全面对比分析。DeepSearch是一种迭代式搜索系统，通过"搜索→阅读→推理→再搜索"的循环流程不断优化结果；而DeepResearch则是在DeepSearch基础上构建的长篇研究报告生成框架。报告从定义与核心概念、主要提供商与定价模式、技术实现与架构、应用场景、用户体验以及优势与局限性等多个维度进行了详细对比，并结合实际应用案例进行了分析。研究发现，DeepSearch更适合解决具体问题，处理时间较短；而DeepResearch则适合生成全面且结构化的研究报告，但处理时间较长且资源消耗大。

一、定义与核心概念

1.1 基本定义

DeepSearch是一种先进的迭代搜索系统，通过搜索、阅读和推理的循环迭代，逐步优化搜索结果，直至找到最优答案openi.cn。它结合了网络搜索、阅读和推理能力，能够深入分析问题并提供准确且全面的答案m.betteryeah.com。

DeepResearch则是在DeepSearch基础上构建的用于生成长篇研究报告的框架。它从创建目录开始，系统性地将DeepSearch应用于报告的每个部分，最终整合所有章节，并进行整体连贯性修订openi.cn。

1.2 核心流程对比

1.3 与传统RAG的区别

传统的RAG（检索增强生成）在执行回答时，只进行一次检索，然后直接做出回答。RAG的局限性在于比较依赖搜索引擎和检索数据源，很容易出现检索数据缺漏或检索结果质量深度不够的问题今日头条。

相比之下，DeepSearch通过多次迭代检索和推理，能够不断优化搜索结果，从而提供更准确、更全面的答案稀土掘金。而DeepResearch则进一步将这种能力应用于生成结构化的研究报告，为用户提供更深入、更系统的分析openi.cn。

二、主要提供商与定价模式

2.1 市场主要参与者

目前，DeepSearch和DeepResearch市场的主要参与者包括OpenAI、Google、Perplexity、DeepSeek和X AI (Elon Musk)等。这些公司都推出了自己的深度搜索或深度研究产品，但在定价模式、使用限制和性能表现上存在差异。

2.2 定价与使用限制对比

*准确率基准基于"人类最后的考试"(Humanity's Last Exam)测试结果ultralytics.com

2.3 性能对比分析

在性能方面，OpenAI的Deep Research在"人类最后的考试"基准测试中达到了26.6%的准确率，领先于其他产品ultralytics.com。Perplexity的Deep Research紧随其后，准确率达到21.1%ultralytics.com。而Google的Gemini Deep Research和DeepSeek-r1的准确率则相对较低，分别为6.2%和8.6%ultralytics.com。

值得注意的是，Grok Deep Search在速度方面具有明显优势，据报道其速度约为其他产品的10倍，且能搜索的页面数量约为其他产品的3倍research.aimultiple.com。

三、技术实现与架构

3.1 底层技术与关键依赖

3.2 核心技术机制

DeepSearch的核心在于其循环推理机制，包括系统提示词的设计（使用XML标签）、知识空白问题的处理（FIFO队列）、查询重写、网页内容爬取、内存管理、答案评估和预算控制等openi.cn。其中，预算控制不仅是为了节省成本，更是为了鼓励更深入的思考，并避免过早返回答案openi.cn。

DeepResearch则在DeepSearch的基础上，增加了报告结构控制、章节整合、可视化元素生成和语言流畅性控制等功能openi.cn。它首先创建目录，然后对每个章节应用DeepSearch，最后整合所有章节并进行整体连贯性修订openi.cn。

3.3 "推理时计算"概念

DeepSearch和DeepResearch的设计都围绕着"推理时计算"（Test-Time Compute）这一概念展开稀土掘金。这一概念最早由OpenAI在2024年9月发布的"o1-preview"模型中提出，其核心思想是在推理阶段（即大语言模型生成最终结果的阶段）投入更多计算资源，而非集中在预训练或后训练阶段稀土掘金。

这种"推理时计算"理念引导用户接受一种"延迟满足"的观念：用更长的等待时间，换取更高质量、更具实用性的结果稀土掘金。这标志着与传统搜索需求的重大背离，用户已经习惯了更长的处理时间，只要他们能看到系统在努力思考稀土掘金。

四、应用场景与用户体验

4.1 主要应用场景对比

4.2 用户体验与实际表现

4.3 实际用户体验案例

根据用户反馈，OpenAI的Deep Research在生成研究报告方面表现出色，但稳定性存在问题。一位用户在测试中评价其为"极强，但非常不稳定"腾讯。该用户请求Deep Research生成一份关于DeepSeek崛起的商业传记，最终得到了一份质量"堪称极高"的报告，尽管其中存在一些小错误腾讯。

另一位用户测试了谷歌Gemini 2.0的Deep Research功能，对比了特斯拉Optimus、智元灵犀X2、宇树Unitree系列和众擎人形机器人的技术参数和商业化进展知乎。整个研究过程耗时约20分钟，搜索了超过200个网页，最终生成了一份包含执行摘要、引言和详细分析的研究报告知乎。

相比之下，Grok3的Deep Search在处理同样的任务时，只用了2分多钟就完成了，总共分析了96个网页知乎。虽然结果也包含了用户要求的所有内容，但相对于谷歌Gemini 2.0来说，呈现的内容要少很多知乎。

五、优势与局限性

5.1 优势对比

5.2 局限性对比

5.3 发展趋势与挑战

随着用户对高质量信息需求的增长，DeepSearch和DeepResearch技术将继续发展。未来的发展趋势可能包括：

1. 更高的准确率和更低的幻觉率
2. 更快的处理速度和更低的资源消耗
3. 更多的定制化选项和更灵活的输出格式
4. 更广泛的语言支持和更深入的多模态能力

然而，这些技术仍面临一些挑战，如信息可靠性验证、隐私保护、成本控制和用户体验优化等ultralytics.com。

六、实际应用案例分析

6.1 学术研究案例

在学术研究领域，DeepResearch被用于生成印欧语系语言演变历史的全面研究报告新浪新闻。用户请求模型"整体梳理，从古至今"印欧语系语言的演变历史，模型生成了一份结构完善的报告，包含总-分-总的结构，并将印欧语系下属各个语族分别作为一个部分进行了详细介绍新浪新闻。

另一个案例是麻省理工学院使用Deep Research生成了一份关于"期望管理和盈利游戏"的案例研究麻省理工学院。该工具在仅仅6分钟内就生成了一份16页的案例研究，引用了包括纽约大学、杜克大学、SEC、路透社和哥伦比亚大学在内的22个来源麻省理工学院。

6.2 市场分析案例

在市场分析领域，DeepResearch被用于分析在线教育行业的主要竞争对手m.fhruxian.com。用户提供了一个Prompt模板："请帮我分析当前<在线教育>行业的主要竞争对手。具体要求：1. 列出至少<五>家主要竞争公司，并简要介绍其产品定位和市场份额。2. 分析各竞争对手的<优势和劣势>（从功能、价格、用户口碑等角度）。3. 综合以上信息，给出<我公司产品>在市场中的机会点和差异化建议。"m.fhruxian.com。在约10分钟内，DeepResearch生成了一份涵盖竞品概览、优劣势对比和战略建议的报告m.fhruxian.com。

6.3 科技趋势案例

在科技趋势分析方面，DeepResearch被用于生成2024年AI穿戴市场发展情况的全面分析新浪新闻。报告从全球市场规模、国内市场情况和增长趋势三个方面进行了详细介绍，包含了大量具体数据和部分原因简析，并根据IDC的数据绘制出了相关表格新浪新闻。

另一个案例是使用谷歌Gemini 2.0的Deep Research功能对比分析特斯拉Optimus、智元灵犀X2、宇树Unitree系列和众擎人形机器人的技术参数和商业化进展知乎。该研究耗时约20分钟，搜索了超过200个网页，最终生成了一份详尽的对比分析报告知乎。

6.4 产品研发案例

在产品研发领域，DeepResearch被用于分析推理大模型中的关键技术新浪新闻。用户要求重点关注模型架构、训练算法和推理优化这三部分的信息新浪新闻。DeepResearch生成的报告对这些方面进行了详细分析，其中轻量版还制作了表格整理模型架构信息，而满血版则分成了三个段落进行文字叙述新浪新闻。

七、结论与建议

7.1 总体评估

DeepSearch和DeepResearch代表了AI搜索和研究领域的重要进展。DeepSearch通过迭代搜索和推理，能够提供比传统RAG更准确、更全面的答案；而DeepResearch则进一步将这种能力应用于生成结构化的研究报告，为用户提供更深入、更系统的分析。

7.2 适用场景建议

根据不同的需求和场景，用户可以选择不同的工具：

• 对于需要快速获取特定信息或解决具体问题的场景，DeepSearch可能是更好的选择，因为它处理时间较短，资源消耗较少。
• 对于需要全面了解某个主题或进行深入研究的场景，DeepResearch则更为适合，因为它能生成结构完善、内容全面的研究报告。
• 对于预算有限的用户，可以考虑使用Perplexity的免费版Deep Research（每天5次）或DeepSeek的开源模型。
• 对于对处理速度有较高要求的用户，Grok Deep Search可能是更好的选择，因为它的速度约为其他产品的10倍。

7.3 未来展望

随着技术的不断发展，DeepSearch和DeepResearch将继续演进，可能会出现以下趋势：

1. 更高的准确率和更低的幻觉率
2. 更快的处理速度和更低的资源消耗
3. 更多的定制化选项和更灵活的输出格式
4. 更广泛的语言支持和更深入的多模态能力
5. 更多的垂直领域专精和更精准的行业洞察

总的来说，DeepSearch和DeepResearch代表了AI辅助信息获取和知识生产的未来方向，将为用户提供更高效、更全面的信息处理和研究支持。