黑丝 写真

本文来自微信公众号：王智远黑丝 写真，作家：王智远，题图来自：视觉中国

前年 12 月，谷歌推出了 Gemini Deep Research。

什么是 Deep Research？它像一个 AI 助理相通，输入一个问题，它立马能搜索、计算、推理、终末酿成一个陈说。

一

本年，它作念了大升级。升级后才能突显在三方面：

1. 它能帮你把一个大问题拆成几个小问题，一个一个处罚；

2. 能从好多不同的方位找到信息，分析几百个来源；

3. 至极快，几分钟就能作念出一个详备的陈说，从主义到转头，富有有。况兼，它还能处理朝上 45 种言语。

官方说的是，目下免费试用，我用免费账号折腾半天不行，其后用一个 Gemini Advanced 账号，一下子就能用了。

体验地址是：https://gemini.google.com

大开 Gemini 的网页，登录后，你可以在左上角切换不同的模子，目下有五种。

2.0 Flash 允洽快速复兴问题，处理浮浅任务；2.0 Flash Thinking 能分析复杂问题；Personalization 会凭据你的习尚扶直复兴；2.0 PRO（Experimental）是还在测试的高档版块，允洽专科东谈主士。

终末说说，它的第五个才能：Deep Research。

话未几说，平直在 Gemini Deep Research 里输入了一个问题：帮我写一个对于 Gemini Deep Research 的深度商量陈说。

它很快给我拟定了一个决策。这个决策列出 7 条主要内容。每一条王人很澄澈，具体是这样的：

第一条，先整理 Gemini Deep Research 的官方而已。

第二条，分析这个器具可以用在哪些场景，还有它的主要本性是什么。

第三条，去找一些用户对这个器具的评价，望望民众用起来认为何处好、何处不好。

第四条，汇聚一些专科东谈主士的测评和分析，望望巨匠们是如何评价它的。

第五条，它会找一些和 Gemini Deep Research 访佛的器具，作念一个对比，望望它在竞争中有什么上风大要不及；第六条，商量一些内容使用过的案例，望望这个器具在处罚内容问题时进展如何。

终末一条，也等于第七条，它会真切探讨这个器具的时候旨趣，评估数据是否可靠、准确；同期，它还会把器具放在更大的学术配景中，望望在通盘这个词限制里的水平如何，翌日发展后劲如何样。

决策列完后，它问我：你认为这个决策行不行？如若认为没问题，可以平直驱动商量了。

从通盘这个词商量结构来看，它如实比我个东谈主想得更全面。

至少它不仅提供了配景而已，还给出优颓势分析、专科东谈主士的测评、器具对比，以及终末在更大配景下的进展评估；是以，在我看来，这更像一份浮浅而完满的器具测评陈说。

二

我阐述决策后，它便驱动了使命。

一驱动，它从 7 个网站中帮我查找而已，这些网站包括 ZDNet、YouTube.com、SearchEngineJournal、Google、播客，以及 WorkspaceUpdates.Google 等。

这些网站可能会提供辩论 Google Gemini 的基础信息、使用教程、新闻报谈大要用户解救等内容。

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找而已流程中，我发现它把中枢功能、要道本性、时候亮点王人整理得清阐明爽。

接着，它驱动了下一步：

从更多方位汇聚信息。它拜访了 Reddit、How-To Geek、SectionSchool、Google 的官方页面，以及 SearchEngineJournal。

我认为，这些网站选定，它主要为了获得几类不同信息。

滥觞是用户的商议和评价。它想望望民众内容用起来嗅觉如何样，我还赶快点开了几个 Reddit 页面，发现它不仅持取了博主写的著述内容，还提真金不怕火了底下的挑剔。

这些挑剔时时是用户的真实感受，至极有参考价值。

第二类是教程和学习而已。像 How-To Geek 和 SectionSchool 这样的网站，会提供详备的使用指南大要教授资源。

第三类是官方信息；终末一类是专科分析和评价。SearchEngineJournal 这个网站专注于 SEO 和数字营销，上头有不少专科东谈主士对器具的真切分析和评测。

是以，我认为，这一步，它想全面汇聚用户反应、专科解读、使用教程和官方的公告；这样的信息组合，如实能让东谈主从不同角度了解 Google Gemini。

然后，它转头了三个重心：

它说：我看了用户对家具的评价，发现体验各不交流。民众大量唱和，器具能帮他们简单时候，快速了解主题大要写个初步陈说。

不外，也有东谈主惦念质料问题，器具在判断信息来源的可靠性上可能不够好，偶然候，生成的信息太正常，不够真切。还有东谈主提到，器具会斯须中断，导致商量失败。

在比较方面，它说，有些用户把 GEMINI Deep Research 和 Perplexity、DeepSeek 作念了对比。

一些东谈主认为 Perplexity 在讲故事和挖细节上作念得更好，而 DeepSeek 的新模子在商量质料和速率上进展最好；以致，ChatGPT 在某些情况下能提供更高质料的商量杀青；这些比较泄漏，Deep Research 在某些方面可能还有升迁的空间。

通过这一步详备拆解，我认为细节对我匡助很大。毕竟，别东谈主对 Deep Research 的意见，是他们的土产货常识，这些有助于作念营业分析用。

三

第三步商量中，它驱动寻找更专科的常识。

看了看它保举的 9 个网站，发现网站和第二步里的不相通。它们更顾问如何提高使命服从的器具、东谈主工智能商量，还有计谋和市集分析这些内容。

看起来这些网站挺巨擘，内部偶然候解救文档、新闻博客、酬酢商议和专科教程，多样信息王人有。

我认为，这些网站是对之前商量的一个补充，之前分析了利弊，目下要找更专科、更真切的信息。

是以，它给我的论断是：Deep Research 功能很强，但在准确性上还得提高；还有，Gemini 2.0 的深度念念考模子是个伏击的升级。

接下来第四步、第五步和第六步，步调王人差未几。它找的是些专科网站。它主要顾问三个方面：

巨匠如何说，如何评价；

望望内容用起来如何样，有莫得案例；

再深挖一下时候旨趣和数据来源。

这个流程，像从不同角度，找问题的谜底和评价。

它给出的论断也挺明晰。巨匠们认为器具挺有后劲，至极是在升级到 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 模子后，计算、搜索、推理和陈说的才能王人提高了不少。

巨匠们还说，它免费对通盘东谈主灵通，这在和 ChatGPT 这些竞争敌手比起来，是很大上风。不外，他们也指出了一些不及，比如：信息来源的可靠性、准确性，还有幸免生成不允洽事实的内容，这些方位还要修订。

然而，我个东谈主有点缺憾的是，在内容案例这部分，它并莫得给出具体的掌握例子，仅仅提了几个问题。

比如：处理需要专科常识或最新信息的复杂主题时，进展如何样？生成的陈说准不准确、真切不真切、有没灵验？

这些问题，它王人莫得复兴。

还有，时候旨趣和数据来源这部分，也莫得给出澄澈的对比。我点开它给的 9 个网站，发现如实有一些时候对比的内容，但它莫得很好地展示这些信息，嗅觉有点仓猝。

是以，我领路的是：后头步调不够紧密，有些璷黫。

可能因为才能还有局限，至极是巨匠分析、内容案例部分，它应该作念个表格，把几者的对比王人展示出来，这样可以明晰地展示 Gemini 2.0 深度商量和其他深度商量才能上的对比，这样更有劝服力，也更容易领路。

第七步是：学术信息汇聚。

我详实到，它对学术商量至极感好奇，它搜了 27 个学术网站，想找些和深度商量辩论的文献，还有 AI 在学术界的掌握信息。

然而呢，终末得出的论断太仓猝了。浮浅说了两句：缔造团队磨练的模子能很好地作念主义，还诡计了个任务经管器；这些是民众一看就知谈，我原来但愿能看到更真切的商量杀青。

比如说：

如何让模子更准确？有哪些具体的修订现象？需要哪些时候才能？以致如何优化架构等等。

还有，作念完学术信息汇聚后，它斯须又来了一句：之前用器具时出了语法造作，得修正一下，这样才能拿到最新信息。

这让我认为，它在用搜索器具获得信息时，可能还有遗漏，不够完善；换句话说，它的进展还不平安，以致因为时候上的小问题，影响了终末的杀青质料。

四

终末，我下载了它生成的陈说，一看整整 8700 字。

不外，把不太伏击的内容去掉，最中枢的部分是对于用户体验和反应。这部分它如实作念得可以，不仅作念了真切商量，还详备列出了优点和瑕玷，以致还用表格进行了对比，十分直不雅。

另一部分让我比较赏玩的是，它把自家器具和其他东谈主工智能商量器具作念了详备的对比分析；这部老实容挺实用，能让东谈主明晰地看到它的上风和不及。

至于时候分析和学术商量的部分，写得有点太表面化了，像在堆砌术语，内容参考价值不大，读起来像"八股文"相通无聊。

值得一提的是，8700 字的陈说里，一共援用了 28 个长入，而长入加起来差未几占了 1000 字的篇幅；如若撤离这 1000 字，再加上陈说开头和结果那些老例性的内容，仔细算算，果然有价值的信息还能剩下若干呢？

是以，要我评价的话，主要有三点：

1. 和国内的家具如 Kimi、Qwen、豆包、夸克比拟，它透彻是滥觞的；它能生成这样长的陈说，还能退换多种才能，从用户体验上来说，国内好多家具目下还作念不到这极少。它的轮廓进展如实更胜一筹。

2. 牵挂才能和处理长文本的才能如故很强的。比拟之下，国内一些家具在生成陈说时，后半部分会显得比较正常，有些璷黫。  

虽然，Gemini 的深度搜索也存在访佛的问题，但莫得国内家具那么严重，合座进展照旧更平安。

3. 和 Manus 比拟，它在器具调用方面还有不及。Manus 能生成 PDF，可视化才能也很强。Gemini 深度搜索在这方面就显得忘形，它最多提供一个访佛 Word 文档的文献，内部带一个十分浮浅的表格。

在器具调用和功能膨胀上，Gemini 深度搜索显着还有升迁的空间。

值得一提的是，Gemini 本周的密集更新，无疑让它的地位在生态系统里变得更伏击的，高频的优化和功能膨胀，也让它在竞争中占据了更成心的位置。

本年是 Agent 元年，AI 在 TOC 限制的这波契机，它当然弗成错过；这种加快，无疑也把压力传给了其他竞争敌手。

本文来自微信公众号：王智远，作家：王智远