Perplexity已成为最新发布深度研究工具的AI公司，该新功能于周五宣布。
Google在十二月为其Gemini AI平台推出了类似功能，随后OpenAI在本月初推出了自己的研究代理。这三家公司甚至都将该功能命名为“Deep Research”。
与消费级聊天机器人相比，其目标是为更专业的用例提供更深入的答案并附带真实引用。在宣布Deep Research的博客文章中，Perplexity写道，该功能“擅长一系列专家级任务——从金融和营销到产品研究。”
Perplexity Deep Research目前已在网页端上线，该公司表示即将将其添加到Mac、iOS和Android应用中。使用时，只需在Perplexity中提交查询时从下拉菜单中选择“Deep Research”，系统便会生成一份详细报告，可导出为PDF或作为Perplexity Page分享。
据Perplexity介绍，Deep Research在创建报告时会“迭代式地搜索、阅读文档并推理下一步该做什么，随着对主题领域了解的深入，不断优化其研究计划”，这“类似于人类研究新主题的方式”。
该公司还强调了其在Humanity’s Last Exam上的表现。这是一项涵盖多个学术领域专家级问题的AI基准测试。Perplexity表示，其Deep Research工具在该测试中得分21.1%，轻松击败大多数其他模型，如Gemini Thinking（6.2%）、Grok-2（3.8%）和OpenAI的GPT-4o（3.3%），但尚未完全达到OpenAI的Deep Research（26.6%）。
不过，虽然目前使用OpenAI的Deep Research需要每月200美元的Pro订阅套餐（该公司计划扩展到其他订阅层级），但Perplexity的Deep Research可免费使用——非订阅用户每天可获得一定数量的有限查询次数，而付费订阅用户则享有无限查询次数。
Perplexity的Deep Research速度也似乎更快，大多数任务可在三分钟内完成，而OpenAI的Deep Research通常需要5到30分钟。
当被要求比较各种深度研究产品时，Perplexity概述了不同技术、定价模式以及在各类用例和学科中的表现，并提供了关于每项功能的文章链接。它将差异总结如下：
- Perplexity AI在速度和易用性方面表现出色，适合普通研究者
- OpenAI在企业应用的分析深度方面占据主导地位
- Google与现有生产力生态系统的集成最为无缝
虽然目前尚不清楚随着这些工具日益普及将如何影响日常和专业研究，但《经济学人》最近指出了OpenAI Deep Research存在的缺陷，这些缺陷可能同样适用于此处：不仅限于其在解读数据时的“创造力”受限以及倾向于依赖“易于获取”的来源，更大的风险在于“将所有研究外包给超级智能助手”可能会“减少产生最佳想法的机会”。