（一）核心架构对比

（二）原理

1、ChatGPT Deep Research原理

ChatGPT 的 Deep Research 是一个端到端的自动化研究代理。

它不仅仅是搜索，而是像人类研究员一样思考。

（1）任务规划 (Planning)

当用户输入一个复杂问题（如“2025年AI对医疗的影响”），系统首先不急于回答，而是利用 LLM 生成一个详细的执行计划。

这个计划包含多个子任务，例如：“查找AI在癌症筛查中的应用”、“寻找最新的临床试验数据”等。

（2）迭代搜索 (Iterative Search)

系统根据计划，自动调用网络搜索工具（Browser）去执行这些子任务。

这是ReAct模式（Reasoning and Acting）的体现——先推理需要什么信息，再采取行动去获取。

（3）知识整合与报告 (Synthesis)

收集到数百个网页的结果后，ChatGPT 不会直接拼接，而是进行深度阅读和摘要。

最终输出一份结构化的报告，通常包含目录、章节摘要和参考文献，看起来就像一篇微型的学术论文。

2、Gemini DeepSearch 原理

Gemini 的 DeepSearch 更像是一个超级 RAG 引擎，它的核心在于处理海量信息的能力。

（1）多阶段检索

它将研究过程分为四个阶段：规划 (Plan)、搜索 (Search)、论证 (Argue) 和 报告 (Report)。

（2）混合数据源

除了网络，Gemini DeepSearch 可以直接连接用户的 Gmail、Google Drive 和 Google Chat，这意味着它能利用你个人的历史邮件和文件来辅助回答，这是 ChatGPT 目前难以做到的。

（3）原生多模态

在搜索过程中，它可以同时处理文本、图片和视频，直接在搜索结果中分析图表或视频内容，而无需转述

（三）技术规格参数对比