最近新东西实在是太多了，很多新的产品、新的发布我也很少追了。
我的原则是：用最好的，就完事了。
比如新出的Kimi 模型虽然不错，但与其折腾用Kimi 接Claude Code 省点钱，不如直接用最好的官方付费版省点时间来得更强更划算。
所以，在有朋友给我发来一篇《新SOTA！让「深度研究」更深一点点》的秘塔AI 的文章，并问我怎么看时：
我第一时间的想法是：
我能怎么看……
我不想看。
说实话，最近的Deep Research 产品太多了，都有点麻了。
通常都是扫一眼，要是没什么特别吸引我的，就让子弹先飞一会再说去吧，哥忙着呢。
但毕竟算是个正经朋友发来的消息，而且像是以弱者姿态的请教式询问，我多少也得礼貌性回复一下。
于是我也是点开链接，快速扫视，一目十行找找亮点能敷衍回复一下他的那种速度。
粗看下来就是，似乎没什么不同，稀松平常吧……
不过，当我翻到下面……等等，似乎有个什么东西：
虽然是一目十行的速度，但我还是注意到它有个 “问题链” 的展示，能让模型的研究过程清晰可见。
要说这图为什么能这么抓我的眼球，因为我之前也做过个外观上有一点点像的插件（不过是用来干了完全不一样的事）：
（插件已过审上架：https://chromewebstore.google.com/detail/chatmind-visualizer/ikgckfehbaiphhbjoomnppcfdigamgca，可放心食用，用途不在此展开介绍，有兴趣可点开看看）
而且，我看它还直接免费开放。
不用花钱就能测一下，我自然要试试了。
在实测之前，我还是先看了下跑分数据：在BrowseComp等测试集上，秘塔AI 居然还超越了通义刚开源的WebSailor。
但评测成绩只是一方面，我一般也就是，看看就好，还得看真实体验。
还是前面说的它的差异点——
秘塔AI 号称把整个研究的思考过程做成了可视化的「游戏」。
这个倒是很在我的点上：
传统AI 和其他Deep Research 就像个黑盒子，你扔进去一个问题，它吐出来一个答案。
中间发生了什么？
不知道。
最多给看点链接和用个小模型summary 一下的边角料……
而秘塔说的是，它选择了让过程 「裸奔」。
问题怎么拆解、信息怎么串联、结论怎么形成，用户全都看得见。
动手实测
光说不练假把式，还得亲自试一试。
研究一：Meta最近疯狂挖人，小扎到底在下什么棋？
这两周Meta 小扎一直在疯狂挖人，消息太多，我都记不住，都挖过些什么人了。
正好可以让秘塔给我整理一下，Meta 都挖了谁，这些人什么背景，以及透露出扎克伯格什么样的战略意图。
这个问题其实挺考验AI 的，需要大量收集碎片化信息，还要交叉验证真实性，最后还得有战略分析能力。
我把问题输入后，秘塔AI 立即开始工作。
最有亮点的，的确得是这个可视化的思考过程。
它先把大问题拆解成多个子问题：
Meta从OpenAI挖了谁？
从谷歌挖了谁？
这些人的专业背景是什么？
挖人的成本有多高？
……
然后这些问题像神经网络一样开始扩散，每个子问题又生成新的分支。
虽然有点眼花缭乱，但确实也很有细节。
比如在调查「从OpenAI挖角」这条线时，它又细分出了核心研究员团队、高管团队、华人研究员集群等多个维度。
整个过程用时9分钟，消耗了24万个token，找到了420个信源。
这个速度虽然比一个祼prompt 要慢许多，但其实算是相当惊人了。如果这事让我人工收集调研，光是收集和整理资料就得花上好几天。
有AI 之后我就不怎么手动干这事了。
我一般会用的有OpenAI 的Deep Research，但次数很快就被我用爆了；于是会降级使用o3，只是虽然它的质量不错，但往往不够全面丰富。
看来随手可用的国人友好、中文内容友好的Deep Research，秘塔可能要排到最靠前的位置了。
话说回来，秘塔研究结果也是颇具深度。
它不仅整理出了详细的挖角名单，还深挖了每个人的背景：
比如Jason Wei和Hyung Won Chung，秘塔AI不仅找到了他们从谷歌到OpenAI再到Meta的完整履历，还挖出了他们获得的3亿美元四年薪酬包这种内幕消息。
它还分析出华人研究员群体占挖角名单的40%以上，反映出Meta锁定中美双语人才优势的战略意图。
最后的报告结构清晰，分为七大部分：AI战略背景、从各家公司的挖角名单、芯片工程师布局、AR/VR专家招聘、人才战争分析等。
这已经完全颠覆了搜索引擎，简直成了个情报分析系统。
搜索引擎唯一的优势，可能也就在于快一点，广告多一点了……
此外，研究工作区右下角的导航图设计也是很贴心：
绿色框表示已经得出明确结论，紫色框表示还在深化研究，红色框表示信息缺失。
我可以清楚看到哪些信息是确凿的，哪些还需要进一步验证。
只是节点太多，干得太猛，到后来多得有点快要看不清了……
研究二：xAI二次元爆火，创业者还有哪些机会？
上周马斯克Grok 4 发布后，又是趁热打铁推出了AI 伴侣：
如果是较早关注我的，可能会知道，我可能是「全球最早」让ChatGPT 可以语音和人对话的人。
虽然这只是我随手做一个小小demo，但有很多人加我关注我，都是因为这个对话软件。
于是在我前两天发了关于Grok Companions 的文章之后，又有许多人私信问我：项目还在做吗？还有哪些机会？有什么什么项目要不要一起干？
那确实只是一个demo（B 站能搜到），我先前也没想有什么机会，但既然问到索性就问一下秘塔AI 吧，我也想看看现在这个赛道还有哪些机会。
这是个典型的需要商业洞察力的问题——
不是简单搜索就能回答的，需要理解市场、技术、用户需求等多个维度。
输入问题后，秘塔AI 的起手式就透露出了一丝老道的味道：
它没有直接去搜「二次元AI创业机会」这种泛泛的内容，而是先从底层逻辑开始分析：
-
xAI为什么能在二次元领域爆火？（技术架构分析） -
现有产品的用户数据如何？（市场验证） -
用户的核心需求是什么？（痛点挖掘） -
还有哪些需求没被满足？（机会识别）
这次研究用时还是9分钟，消耗了23万token，搜索了336个信源。
速度依然很快，但我更关注的是研究的深度和广度。
秘塔AI 不仅找到了Character.AI、HiWaifu 等头部产品的用户数据（日均使用时长1.5-2小时，付费转化率高达45%），还挖掘出了很多行业内幕：
比如它发现了一个有趣的现象：日本市场走B2B 疗愈机器人路线，而中国市场更偏向C 端文化叙事。这种差异化洞察对创业者来说特别有价值。
甚至，它主动分析了几个具体的创业方向：
技术层机会：开发生物信号情感引擎，比如通过心率和语音融合来判断用户情绪，这是现有产品的空白点。
内容层机会：垂直IP孵化，可以联合网文平台开发角色陪伴宇宙，这个思路很新颖，不过不适合我。
合规化路径：考虑到国内监管，建议开发「伦理设计前置」的产品，或者走硬件出海日本市场的路线。
变现创新：……，……，……。（这个不错，我先码了自己搞搞
）
从导航图可以看到，相关的核心问题都是绿色（结论明确），只有部分涉及未来预测的部分是紫色（待完善）。
比上一个任务明显有把握了许多。
倒也很好理解——
这次的任务相对来说是分析型，而非事实型，自然得更有信心了。
两个测试下来，我的感受是：秘塔AI的深度研究不是在「搜索」，而是在「研究」。
它确实有在仔细理解问题背后的真实需求，知道从哪些角度切入，如何交叉验证信息，最后还能给出有洞察力的分析。
而且整个过程是完全透明的，我能看到它是如何一步步推进研究的，哪些结论是基于什么信息得出的。
这种不是直接给出结果，而是展示了完整过程和思路的「授人以渔」的方式，比单纯给个答案有价值多了。
不过或许可悲的是，虽然塔子很努力了，但我们许多人都只看个结果。
只要鱼不要渔。
当然，也有几个小问题
踩之前，先说说一些好的：
在使用过程中，我注意到很多贴心的细节设计。
多入口设计，网页端用metaso.cn，移动端有秘塔AI 搜索App，随时随地都能用。
H5 端的也做得很好，响应式设计兼容得很全，连过程链都能准确流畅的展示。
这里得说一句：前端开发小哥辛苦了！
另外，秘塔的搜索范围特别广，不仅有全网内容，还包括学术文献、视频、播客，甚至能搜索你的个人文档。
公域私域全覆盖。
好了，夸完了说说问题。
产品刚上线，难免有些小瑕疵。
第一个问题挺让我抓狂——
在研究进行中时，只要不小心按了ESC键就会停止研究。
作为一枚几乎0鼠标使用，全是各种快捷键的我，已经连续两次将同一个研究在快结束时给干取消了……
强烈建议加个二次确认：「是否确认停止研究？」
反正前端小哥那么复杂的活都干了，不差这一小个。
还有个小bug，我明明已经登录了，却还提示我再次登录……
再有就是当问题链比较复杂时，在Mac 上用手指缩放的速度太慢了，得缩好几下才能看到全局视图，建议可以加个快捷键 + / – 来控制。
不过话说回来，哪家产品没点小bug呢？
我用OpenAI的Deep Research 发现的问题也不少。
只能理解为团队把重心都放在核心功能上了，这些细节虽有疏漏，倒也无关紧要了。
写在最后
我一直关注信息获取的效率问题。
之前还想过把每天的信息按知识图谱的方式进行二维甚至三维展示，还在一年多前做了半个demo（目前还仍是半个）。
而当深度研究变得触手可及，会发生什么？
文字是一维的，秘塔AI 的深度研究也算实现了过程的二维信息呈现，着实是往前走了一大步。
在百Agent 大战的当下，做好搜索和研究已经不够了。
还要有合理的呈现、流畅的交互、惊喜的用户体验。
让用户先有惊喜，惊喜后实用，实用后有满足感，用完还想用。
这才算有差异化，才能占领用户心智，能走得更远。
而且每天都有大碗够用的积分使用，不够用的换个手机号扫个码还能继续薅……
这次的秘塔AI 在深度研究这条赛道上，算是真•领先了友商们一个身位。
它让AI 的思考过程变得透明，让研究能力变得普惠，让我们每个人都可以极低的成本成为任意领域的「专家」。
它不想只授你以鱼，还想授你以渔。
这，大概就是技术进步的意义所在。
秘塔AI : https://metaso.cn/
（文：AGI Hunt）