Deep Research旨在模拟人类专家的研究过程，最终产出一份结构化的深度研究报告。与任何AI应用一样，Deep Research是一种让强者更强的工具。
作者 | 小葳
2025年的AI赛道，正从模型参数的军备竞赛，转向以Agent（智能体）为核心的应用落地探索。当不少企业将目光聚焦于通用Agent的宏大叙事时，秘塔AI于7月15日推出的“深度研究”功能，选择了一个更垂直、更聚焦，却同样关键的突破口——深度信息研究与分析。
秘塔“深度研究”也是国内首个完全免费开放访问的Deep Research类应用。通过分析过程可视化和免费模式，“深度研究”试图重塑知识工作中人与AI的协作方式。
“深度研究”：
从答案引擎到自主研究助手
要理解秘塔AI的新功能，首先需要厘清“深度研究”（Deep Research）在行业中的定位。今年2月初，OpenAI最早以Agent的形式推出Deep Research，因其分析的深度与搜索的广度而备受好评。
Deep Research代表了AI信息获取模式的一次升级，标志着AI从被动的“答案引擎”向主动的“研究伙伴”演进。
传统搜索引擎致力于提供链接或AI总结的答案，其核心是“信息检索”与“信息整理”。
而“深度研究”则属于AI Agent的范畴，其核心是“任务拆解”与“自主执行”。
以OpenAI为代表的行业巨头，其Deep Research功能旨在模拟人类专家的研究过程：选择一个复杂的课题，自主规划研究步骤、执行多轮信息搜索、交叉验证信源、整合分析信息，最终产出一份结构化的综合报告。
这种能力将AI的应用从简单的问答，提升到了可以辅助完成复杂分析任务的高度。
然而，强大的能力也带来了新的挑战：
一是高昂的算力成本，导致该功能多被打包在付费订阅服务中，限制了其普及；
二是“黑箱”问题，用户难以理解和信任AI复杂的决策过程，使得结果的可靠性与可验证性成为痛点。
秘塔的入局：
免费策略与低资源技术主张
秘塔“深度研究”采用了几个差异化策略：
第一，在国内市场率先提供免费、公开可用的深度研究功能，意图通过普惠策略快速获取用户，通过用户反馈快速迭代产品方向。
第二，作为初创公司，秘塔官方自称“GPU Poor团队”， 通过将深度研究拆分为多个子任务进行分段强化学习，以降低资源消耗。
第三，将分析过程思维链通过思维导图动态展现，提供完整信息来源，并能够最终产出逻辑结构清晰、足够美观的研究报告。
这一系列举措表明，秘塔试图在巨头林立的赛道中，通过成本控制以及炫酷的分析结果呈现，找到一条以普惠化和差异化竞争路径。
完整呈现“思考链”：
将推理过程产品化
秘塔“深度研究”一大差异化优势是“问题链”或“思考链”的可视化。
当用户输入一个复杂任务，例如“梳理谷歌Gemini模型历次发布时间和各版本优势”，系统并非直接呈现最终答案，而是在一个动态画布上实时展示其推理路径。这个过程包括：
• 任务拆解：将宏观问题分解为一系列具体的子问题，如“Gemini 1.0发布日期与特点”、“Gemini 1.5 Pro技术突破”、“Gemini 2.0 Flash模型定位”等。
• 动态规划：根据检索到的信息，实时生成新的研究分支，或标记信息不足、结论待完善的节点，让整个研究路径清晰可见。“深度研究”采用不同颜色显示不同思路链，紫色代表结论待完善，绿色代表结论明确，蓝色代表正在思考中。
• 信源追溯：每个子结论都附有明确的信源链接，用户可随时点击查证，确保了研究过程的可验证性。
这种设计将原本不可见的AI“思考”过程，转化为一个可交互、可理解的产品功能。
从产品逻辑的角度看，这是一种将“过程”与“结果”同等视之的设计，即在复杂研究中，研究路径的合理性与最终结论的准确性同等重要。
重塑知识工作流：
从执行者到设计者
“深度研究”类工具的普及，将深刻改变知识工作者的工作模式。它试图将研究人员从大量重复、繁琐的资料搜集与信息整理中解放出来，使其能够更专注于高附加值的环节。未来，知识工作者的核心竞争力将发生转移：
• 从“信息检索能力”到“问题定义能力”：关键技能不再是知道去哪里找答案，而是如何提出一个精准、深刻、有价值的研究问题。
• 从“研究执行”到“设计与审核”：人的价值更多体现在规划研究框架、监督AI执行过程、批判性地审视AI的结论与证据链，并最终做出融合人类经验与价值判断的决策。
说到底，Deep Research与任何AI工具应用一样，是一种让强者更强的工具。它更适合拥有研究框架和体系化知识的专家型用户，可以帮他们将耗时费力的信息搜集与验证工作，交给AI研究助理完成。
结语
秘塔“深度研究”没有选择在通用能力上与巨头正面竞争，而是另辟蹊径，将“过程透明化”和“用户体验”作为核心战略，并以免费模式切入市场。
“深度研究”能否走得更远，还有待观察，比如：研究结果真正的价值如何，是否能产生足够的用户粘性；其技术优化能否持续支撑免费模式下的算力成本；以及，当市场对“深度研究”从尝鲜变为习惯后，秘塔能否找到可持续的商业化路径？
无论结果如何，秘塔“深度研究”都为行业提供了宝贵的探索：在AI技术狂飙的时代，回归用户价值，致力于解决真实的痛点——提升可信、高质量知识工作的效率。
原文标题 : 国内免费版Deep Research上线，秘塔AI深度研究尝试重塑知识工作范式
Deep Research旨在模拟人类专家的研究过程，最终产出一份结构化的深度研究报告。与任何AI应用一样，Deep Research是一种让强者更强的工具。
作者 | 小葳
2025年的AI赛道，正从模型参数的军备竞赛，转向以Agent（智能体）为核心的应用落地探索。当不少企业将目光聚焦于通用Agent的宏大叙事时，秘塔AI于7月15日推出的“深度研究”功能，选择了一个更垂直、更聚焦，却同样关键的突破口——深度信息研究与分析。
秘塔“深度研究”也是国内首个完全免费开放访问的Deep Research类应用。通过分析过程可视化和免费模式，“深度研究”试图重塑知识工作中人与AI的协作方式。
“深度研究”：
从答案引擎到自主研究助手
要理解秘塔AI的新功能，首先需要厘清“深度研究”（Deep Research）在行业中的定位。今年2月初，OpenAI最早以Agent的形式推出Deep Research，因其分析的深度与搜索的广度而备受好评。
Deep Research代表了AI信息获取模式的一次升级，标志着AI从被动的“答案引擎”向主动的“研究伙伴”演进。
传统搜索引擎致力于提供链接或AI总结的答案，其核心是“信息检索”与“信息整理”。
而“深度研究”则属于AI Agent的范畴，其核心是“任务拆解”与“自主执行”。
以OpenAI为代表的行业巨头，其Deep Research功能旨在模拟人类专家的研究过程：选择一个复杂的课题，自主规划研究步骤、执行多轮信息搜索、交叉验证信源、整合分析信息，最终产出一份结构化的综合报告。
这种能力将AI的应用从简单的问答，提升到了可以辅助完成复杂分析任务的高度。
然而，强大的能力也带来了新的挑战：
一是高昂的算力成本，导致该功能多被打包在付费订阅服务中，限制了其普及；
二是“黑箱”问题，用户难以理解和信任AI复杂的决策过程，使得结果的可靠性与可验证性成为痛点。
秘塔的入局：
免费策略与低资源技术主张
秘塔“深度研究”采用了几个差异化策略：
第一，在国内市场率先提供免费、公开可用的深度研究功能，意图通过普惠策略快速获取用户，通过用户反馈快速迭代产品方向。
第二，作为初创公司，秘塔官方自称“GPU Poor团队”， 通过将深度研究拆分为多个子任务进行分段强化学习，以降低资源消耗。
第三，将分析过程思维链通过思维导图动态展现，提供完整信息来源，并能够最终产出逻辑结构清晰、足够美观的研究报告。
这一系列举措表明，秘塔试图在巨头林立的赛道中，通过成本控制以及炫酷的分析结果呈现，找到一条以普惠化和差异化竞争路径。
完整呈现“思考链”：
将推理过程产品化
秘塔“深度研究”一大差异化优势是“问题链”或“思考链”的可视化。
当用户输入一个复杂任务，例如“梳理谷歌Gemini模型历次发布时间和各版本优势”，系统并非直接呈现最终答案，而是在一个动态画布上实时展示其推理路径。这个过程包括：
• 任务拆解：将宏观问题分解为一系列具体的子问题，如“Gemini 1.0发布日期与特点”、“Gemini 1.5 Pro技术突破”、“Gemini 2.0 Flash模型定位”等。
• 动态规划：根据检索到的信息，实时生成新的研究分支，或标记信息不足、结论待完善的节点，让整个研究路径清晰可见。“深度研究”采用不同颜色显示不同思路链，紫色代表结论待完善，绿色代表结论明确，蓝色代表正在思考中。
• 信源追溯：每个子结论都附有明确的信源链接，用户可随时点击查证，确保了研究过程的可验证性。
这种设计将原本不可见的AI“思考”过程，转化为一个可交互、可理解的产品功能。
从产品逻辑的角度看，这是一种将“过程”与“结果”同等视之的设计，即在复杂研究中，研究路径的合理性与最终结论的准确性同等重要。
重塑知识工作流：
从执行者到设计者
“深度研究”类工具的普及，将深刻改变知识工作者的工作模式。它试图将研究人员从大量重复、繁琐的资料搜集与信息整理中解放出来，使其能够更专注于高附加值的环节。未来，知识工作者的核心竞争力将发生转移：
• 从“信息检索能力”到“问题定义能力”：关键技能不再是知道去哪里找答案，而是如何提出一个精准、深刻、有价值的研究问题。
• 从“研究执行”到“设计与审核”：人的价值更多体现在规划研究框架、监督AI执行过程、批判性地审视AI的结论与证据链，并最终做出融合人类经验与价值判断的决策。
说到底，Deep Research与任何AI工具应用一样，是一种让强者更强的工具。它更适合拥有研究框架和体系化知识的专家型用户，可以帮他们将耗时费力的信息搜集与验证工作，交给AI研究助理完成。
结语
秘塔“深度研究”没有选择在通用能力上与巨头正面竞争，而是另辟蹊径，将“过程透明化”和“用户体验”作为核心战略，并以免费模式切入市场。
“深度研究”能否走得更远，还有待观察，比如：研究结果真正的价值如何，是否能产生足够的用户粘性；其技术优化能否持续支撑免费模式下的算力成本；以及，当市场对“深度研究”从尝鲜变为习惯后，秘塔能否找到可持续的商业化路径？
无论结果如何，秘塔“深度研究”都为行业提供了宝贵的探索：在AI技术狂飙的时代，回归用户价值，致力于解决真实的痛点——提升可信、高质量知识工作的效率。
原文标题 : 国内免费版Deep Research上线，秘塔AI深度研究尝试重塑知识工作范式
