OpenAI 的每一次大动作都引领着 AI 领域的发展，从 GPT-3.5 到 GPT-4o，再到推理模型 o1 和 o3；从 文生视频模型 Sora 到 实时语音模式（Advanced Voice Mode），再到最近的 Deep Research。

其实严格意义上来说，最早推出 Deep Research 的要属谷歌，OpenAI 的 Deep Research 算是一个加强版。

而如今，越来越多的 AI 厂商正在加码 Deep Research，其中就包括今天文章的主角：Perplexity。

北美时间2月14日，Perplexity 官宣推出了 Deep Research（深度研究） 功能，并对所有用户免费开放：非订阅用户每天可体验5次，Perplexity Pro 用户每天可体验500次深度研究查询。

和谷歌、OpenAI 的 Deep Research 功能相比，Perplexity 的 Deep Research 也并没有什么独特，因为这本就不是一个很复杂的新技术，甚至我在《立省200美元！OpenAI Deep Research的4个免费开源平替！》一文中就曾介绍过4个Deep Research的开源平替。

那么 Deep Research（深度研究）和普通的 AI 搜索有什么区别？主要在于搜索的深度和广度、推理能力和输出形式。

普通 AI 搜索通常基于关键词或基础语义匹配，提供直接的答案或相关链接列表。搜索范围相对较浅，可能只关注排名靠前的几个结果。而 Deep Research 则会执行多次搜索，阅读上百个信息源，深入挖掘信息。Deep Research 的搜索不仅停留在表面，而是会探索多个角度和更深层次的细节。

推理能力是 Deep Research 另一大优势。推理能力在 AI 搜索中意味着迭代搜索，并根据已获取的信息进行推理，决定下一步的搜索方向。

就输出形式来说，OpenAI 的 Deep Research 无疑是最强大的，直接能输出一份内容丰富的调查报告。这是普通 AI 搜索达不到的效果。

接着我们来看看 Perplexity 的 Deep Research 在各个基准测试中的表现。

人类终极考试（Humanity’s Last Exam）：20.5%。低于 OpenAI 的 Deep Research，但要高于 Gemini Thinking、o3-mini、o1、DeepSeek-R1 等 AI 模型。

SimpleQA：93.9%。其实能获得90%多的准确率不足为奇，毕竟是经过联网搜索后的测试结果。

运行时间（Runtime）：据 Perplexity 官方表示，大多数研究任务能够在不到 3 分钟的时间内完成。

如何使用 Perplexity 的 Deep Research 新功能？

很简单，在搜索输入框左下角的 搜索模式 中选择 Deep Research 就行。免费可用，Pro用户几乎是无限制使用。

搜索完成后，支持导出为报告格式的 PDF。

最终的 Deep Research 搜索报告长这样。

小试牛刀

2025年AI领域的发展趋势

先来一个基于 DeepSeek-R1 的常规搜索。回答质量已经相当高了。

再来选中 Deep Research。完成这个研究大概花了2-3分钟，阅读了107个信息源，确实要远大于上一个（20个信息源）。最终得到的研究报告是这样的。

我是木易，一个专注AI领域的技术产品经理，国内Top2本科+美国Top10 CS硕士。

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