AI搜索“老大哥”Perplexity,刚刚也推出了自家的Deep Research——
随便给个话题,就能生成有深度的研究报告。
先来划个重点:免费向所有人开放!
具体来说,非订阅用户每天最多可查询5次,Pro用户每天可查询500次。
然后啊,效果是酱紫的。
例如给出一个问题:
在Deep Research加持下的Perplexity先是会查找海量的资料:
接下来是推理过程,用Perplexity的话来说就是专家级别的分析:
对原始材料进行充分评估之后,Perplexity就会将所有研究综合成一份清晰而全面的报告:
最后,你还可以把Perplexity写好的专业报告一键导出,格式包括PDF、Markdown和Perplexity Page:
在性能方面,Perplexity官方也给出了他们的测试结果。
他们采用的基准,是最近考验AI推理能力大火的Humanity’s Last Exam(人类的最后考试),准确率达到了20.5%。
(注:“人类的最后考试”涵盖100多个科目、包含3000多个问题,涉及数学、科学、历史和文学等领域。)
从成绩上来看,是优于Gemini Thinking、o3-mini、o1、DeepSeek-R1和其他许多主流模型。
在另一项SimpleQA(一个包含数千个测试事实性的问题库)的测试中,Perplexity Deep Research的表现更是明显远超领先模型,达到了93.9%的准确率。
更重要的一点是,Perplexity的Deep Research有够快——平均在3分钟内可以完成大多数研究任务。
对此,Perplexity的CEO(Aravind Srinivas)公开致谢DeepSeek:
其实在10天前的一条推文中,Aravind Srinivas其实已经有所剧透:
在推文下方的评论中,我们也看到了不少关于DeepSeek的身影:
不得不说,DeepSeek的含金量还在上升。
Perplexity新功能的操作方式也是极其简单。
只需在搜索框下方的选项中pick一下Deep Research即可:
从官方展示的案例来看,Deep Research擅长在金融、市场营销和技术等领域的深度研究,并且在健康、产品研究和旅行计划等领域作为个人顾问同样有用。
例如在默认搜索和Deep Research下,同时问:
可以看到,Deep Research给出的答案更像是一个专业的报告。
先是以类似论文“摘要”的形式,把问题的核心亮点全部提炼、总结出来,然后再撰写并展开包括Introduction在内的更多内容。
同样的,让Deep Research完成撰写“黄仁勋传记”,从输出内容和格式来看,是更加清晰且一目了然:
现在,也有很多网友开始在网上po出自己实测的效果。
例如让Perplexity做下面这个任务:
然后这位网友还总结了一下Deep Research和普通AI搜索功能的区别:
除了效果之外,对于Perplexity发布的Deep Research,网友们还有另外一个热议的焦点——名字。
例如有网友就直接提出了自己的困惑:
其实这也不怪网友们提出这样的质疑。
因为……现在有太多叫Deep Research的产品了……
AI的问题,我们就让AI来回答。
Perplexity在回答中总结出了一个表格:
CEO对此也给出了自己的答案,一言蔽之,就是“快好省”,不过他顺便还阴阳了一波OpenAI:
最后,CEO还预告了一则消息,下周Perplexity还有一个很cool的东西要发布。
参考链接:
[1]https://x.com/perplexity_ai/status/1890452005472055673
[2]https://x.com/perplexity_ai/status/1890452359773405675
[3]https://x.com/AravSrinivas/status/1890486069361025040
(举报)
AI搜索“老大哥”Perplexity,刚刚也推出了自家的Deep Research——
随便给个话题,就能生成有深度的研究报告。
先来划个重点:免费向所有人开放!
具体来说,非订阅用户每天最多可查询5次,Pro用户每天可查询500次。
然后啊,效果是酱紫的。
例如给出一个问题:
在Deep Research加持下的Perplexity先是会查找海量的资料:
接下来是推理过程,用Perplexity的话来说就是专家级别的分析:
对原始材料进行充分评估之后,Perplexity就会将所有研究综合成一份清晰而全面的报告:
最后,你还可以把Perplexity写好的专业报告一键导出,格式包括PDF、Markdown和Perplexity Page:
在性能方面,Perplexity官方也给出了他们的测试结果。
他们采用的基准,是最近考验AI推理能力大火的Humanity’s Last Exam(人类的最后考试),准确率达到了20.5%。
(注:“人类的最后考试”涵盖100多个科目、包含3000多个问题,涉及数学、科学、历史和文学等领域。)
从成绩上来看,是优于Gemini Thinking、o3-mini、o1、DeepSeek-R1和其他许多主流模型。
在另一项SimpleQA(一个包含数千个测试事实性的问题库)的测试中,Perplexity Deep Research的表现更是明显远超领先模型,达到了93.9%的准确率。
更重要的一点是,Perplexity的Deep Research有够快——平均在3分钟内可以完成大多数研究任务。
对此,Perplexity的CEO(Aravind Srinivas)公开致谢DeepSeek:
其实在10天前的一条推文中,Aravind Srinivas其实已经有所剧透:
在推文下方的评论中,我们也看到了不少关于DeepSeek的身影:
不得不说,DeepSeek的含金量还在上升。
Perplexity新功能的操作方式也是极其简单。
只需在搜索框下方的选项中pick一下Deep Research即可:
从官方展示的案例来看,Deep Research擅长在金融、市场营销和技术等领域的深度研究,并且在健康、产品研究和旅行计划等领域作为个人顾问同样有用。
例如在默认搜索和Deep Research下,同时问:
可以看到,Deep Research给出的答案更像是一个专业的报告。
先是以类似论文“摘要”的形式,把问题的核心亮点全部提炼、总结出来,然后再撰写并展开包括Introduction在内的更多内容。
同样的,让Deep Research完成撰写“黄仁勋传记”,从输出内容和格式来看,是更加清晰且一目了然:
现在,也有很多网友开始在网上po出自己实测的效果。
例如让Perplexity做下面这个任务:
然后这位网友还总结了一下Deep Research和普通AI搜索功能的区别:
除了效果之外,对于Perplexity发布的Deep Research,网友们还有另外一个热议的焦点——名字。
例如有网友就直接提出了自己的困惑:
其实这也不怪网友们提出这样的质疑。
因为……现在有太多叫Deep Research的产品了……
AI的问题,我们就让AI来回答。
Perplexity在回答中总结出了一个表格:
CEO对此也给出了自己的答案,一言蔽之,就是“快好省”,不过他顺便还阴阳了一波OpenAI:
最后,CEO还预告了一则消息,下周Perplexity还有一个很cool的东西要发布。
参考链接:
[1]https://x.com/perplexity_ai/status/1890452005472055673
[2]https://x.com/perplexity_ai/status/1890452359773405675
[3]https://x.com/AravSrinivas/status/1890486069361025040
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