一场毫无预兆的AI革命

OpenAI这次是真实的玩巨大了毫无征兆的紧急直播直接让整个AI圈炸开了锅。没有预烫， 没有预告，就这么一下子把新鲜功能“Deep Research”扔了出来简直像往平静湖面砸了颗炸弹。屏幕那头的演示者语速飞迅速， 手指在键盘上翻飞，而观众们的心跳估摸着比模型处理数据的速度还迅速——这玩意儿真实能自己上网查资料、做研究研究？还是说又是啥“PPT功能”？后来啊当那份完整的、 带表格、有引用的买卖场调研报告出眼下屏幕上时全部人的疑问变成了震撼：ChatGPT这是彻底“疯”了。

从“聊天机器人”到“研究研究琢磨师”的蜕变

以前的ChatGPT， 再厉害也不过是“高大级聊天工具”，你问它“今天天气怎么样”，它能告诉你；你让它写篇作文，它也能搞定。但一旦涉及“需要查资料、 对比信息、做琢磨”的任务，它就蔫了——毕竟它本身没有联网能力，全靠预训练时的“老本儿”。Deep Research的出现，直接把ChatGPT从“问答机器”变成了“研究研究助理”。

OpenAI紧急直播，ChatGPT疯狂开挂「深度研究」！

你只需要在对话框里点一下“Deep Research”， 输入“帮我琢磨民用超音速航空旅行买卖场的投钱潜力”，它就能自己打开浏览器，开头满世界找数据、看报告、甚至下载PDF来翻，再说说给你一份连风投琢磨师都要夸“专业”的备忘录。这已经不是“开挂”了这是直接给ChatGPT装了个“研究研究巨大脑”。

它到底有许多“疯”？数据来说话

OpenAI这次没玩虚的，直接上了结实核数据。在“人类再说说一场考试”这玩意儿号称“AI终极试炼场”的测试里Deep Research直接把得分从o3-mini-high的13%干到了26.6%——翻倍了朋友们！要晓得这玩意儿测试包含了3000许多道专家级题目，从语言学、生态学到火箭学问，跨度巨大到让人头秃。更狠的是 在完成耗时任务方面Deep Research的表现简直“不讲道理”：人类专家要花3细小时做的买卖场调研，它10分钟搞定；生物学研究研究节省5细小时化学琢磨省下4细小时。这种效率提升， 打工人看了都要流泪——以前加班熬夜查资料，眼下喝杯咖啡的功夫，ChatGPT就把活儿干完了。

真实实场景下的“超能力”展示

光说数据兴许有点虚，咱们来看看Deep Research在真实实世界里到底能干啥。演示里藏了不少许“彩蛋”， 从严肃的学术研究研究到日常的“买买买”，它居然都能掺一脚，而且玩得还挺溜。

帮PM搞定跨国买卖场调研， 3细小时变10分钟

有个场景特别戳打工人痛点：硅谷风投公司的投钱琢磨师，需要琢磨民用超音速航空旅行买卖场，准备一份详尽的投钱备忘录。这种任务，普通人怎么做？得先查全球超音速飞机项目进展， 再看各国政策支持力度，然后找买卖场调研报告，对比不同公司的手艺路线，再说说还得预测以后5年的买卖场规模——没个3细小时下不来。后来啊Deep Research直接开干：7分钟内查了12个来源， 从NASA的手艺文档到航空公司的财报，从欧罗巴联盟的环保法规到乘客调研数据，再说说生成了一份带表格、有数据图表、连潜在凶险都列得明明白白的报告。

更绝的是 个个数据后面都标了来源，点一下就能跳转原网页，这严谨程度，比刚入行的琢磨师还靠谱。这事儿发生在2024年5月的OpenAI直播里 演示者自己都说：“以前我做这种报告要3细小时眼下10分钟搞定，简直像开了挂。

买滑雪板？它连“粉雪”“身高大适配”都考虑到了

你以为Deep Research只能干“正事”？太天真实了。有个演示场景是：用户想在日本买滑雪板， 但需求很具体——自己是高大级滑雪者，中意粉雪，身高大1米85，需要长远滑雪板，而且滑雪板颜色要漂亮。这种需求，普通人怎么查？得先搜“日本长远滑雪板推荐”，然后一个个看参数，再找粉雪性能优良的型号，再说说还得比价钱……麻烦得很。

后来啊Deep Research直接给出了“定制化报告”：先说明白了粉雪对滑雪板长远度和浮力的要求， 然后列了5款符合身高大的高大级滑雪板，每款都标注了粉雪性能评分、颜色选项、买渠道，甚至还有用户评价摘要。最绝的是它还附了一张对比表格，把长远度、宽阔度、结实度、适用雪况都列了出来一目了然。这哪是“买滑雪板觉得能”，这简直是“私人滑雪装备顾问”，而且彻头彻尾免费。

生物学研究研究专家的“得力助手”，节省5细小时

学术圈的朋友兴许会更关注Deep Research在专业领域的表现。OpenAI演示了一个生物学案例：研究研究者上传了一篇关于蛋白质折叠的论文，想找同一主题的其他最新鲜研究研究。这种任务， 以前得去PubMed、Google Scholar一个个关键词搜，还要筛选再来一次文献，看摘要判断相关性，没个几细小时下不来。后来啊Deep Research直接启动“研究研究模式”：29分钟后 它查看了29个不同来源，从预印本网站arXiv到顶级期刊《Nature》，不仅列出了10篇相关论文，还每篇都写了摘要，标注了研究研究方法和结论，甚至有些论文还没发表，它都找到了预印本链接。

更关键的是 这些个信息整合得很有逻辑，先讲基础研究研究，再说手艺应用，再说说提以后方向——彻头彻尾像是有经验的领域专家整理的。研究研究者后来反馈说：“这份资料帮我省了至少许5细小时的文献检索时候， 而且有些文献我自己都没找到，它居然挖出来了。

藏在“疯狂开挂”背后的手艺逻辑

Deep Research为啥这么猛？困难道OpenAI偷偷给ChatGPT装了“搜索引擎芯片”？当然不是。它背后是一整套结实核手艺组合拳，轻巧松说就是“更有力的脑子+更灵活的手脚”。

o3模型的“优化版”，不只是参数升级

驱动Deep Research的核心是o3模型的“优化版本”。o3本身就很牛， 在数学、 coding等领域表现炸裂，但它有个短暂板：不能“用工具”——没法上网、没法施行代码。Deep Research的o3不一样，OpenAI给它加了“浏览器操作能力”和“Python工具用”模块。这意味着它不仅能“想”， 还能“做”：看到需要的数据，它能自己打开网页；遇到麻烦表格，它能用Python生成图表；甚至上传的PDF文件，它都能直接解析内容。这种“巨大脑+手脚”的组合， 让o3从“理论高大手”变成了“实战派”，就像给学霸配了个图书馆管理员+数据琢磨师，效率直接拉满。

端到端有力化学， 让它学会“自己规划”

Deep Research最牛的地方，不是它能查资料，而是它会“规划查资料”。普通AI做研究研究，兴许是你给它一个问题，它直接给你一堆链接，杂乱无章。Deep Research不一样， 它会先“拆解任务”：比如要琢磨超音速航空买卖场，它会先分成“手艺进展”“政策周围”“买卖场需求”“比格局”几个子任务，然后个个子任务对应不同的搜索关键词，甚至遇到矛盾信息时它会自动调整策略——比如查到某公司手艺路线有争议，它会一边找支持方和反方的资料。

这种“自主规划”能力， 来自“端到端有力化学”：模型在真实实世界的麻烦浏览和推理任务上反复训练，学会了“遇到问题→拆解问题→施行搜索→调整方向”的完整闭环。就像一个老侦探办案，不是瞎找线索，而是有逻辑、有步骤地推进。

从“信息检索”到“知识整合”的跨越

以前的AI查资料， 顶许多是“信息搬运工”，把网页内容复制粘贴给你。Deep Research直接升级成了“知识整合器”。它不仅能找到信息，还能搞懂信息之间的关系，甚至进行推理。比如查滑雪板时 它晓得“粉雪需要浮力→浮力跟长远度和宽阔度有关→身高大1米85需要长远滑雪板”，这种逻辑链条是普通搜索做不到的。更关键的是 它的输出不是“一堆链接”，而是“结构化报告”：有摘要、有分论点、有数据支撑、有引用来源，甚至还有可视化图表。

演示中有个对比：GPT-4o给你列10个滑雪板链接， Deep Research直接给你一份“选购指南+对比表格+推荐理由”，这差距，就像给你一堆面粉和直接给你一块蛋糕，彻头彻尾不是一个量级。

“开挂”也有边界？这些个管束你非...不可晓得

别急着欢呼，Deep Research眼下还不是“完美无缺”。OpenAI自己也说了这玩意儿还在早期阶段，有不少许“细小毛病”，用的时候得留个心眼。

半细小时等待？对耐烦是种考验

Deep Research最明显的不优良的地方就是“磨蹭”。基本上原因是它要自主上网查资料、琢磨数据，生成一份完整报告，最迅速也得5分钟，麻烦点兴许要半细小时。想象一下 你让它琢磨个买卖场，后来啊去喝杯咖啡、刷个短暂视频的功夫还没优良，这体验感确实不如“即时满足”的GPT-4o。OpenAI说明白说 这是基本上原因是Deep Research需要一巨大堆计算材料，模型要“边想边做”，不像普通对话那样直接调取预训练数据。不过他们也在优化，以后会推出“更细小、更迅速”的版本，到时候等待时候兴许会缩短暂。

“权威信息”or“网络谣言”？它有时会搞混

另一个头疼的问题是“信息准确性”。Deep Research虽然会引用来源，但它没法判断信息本身的真实伪。如果网上有个谣言被一巨大堆转发，它兴许也会当成“事实”写进报告。内部评估看得出来Deep Research产生虚构事实的频率比现有模型矮小，但依然存在。比如演示中有个案例，它把某公司的手艺路线说说成“已买卖化”，其实那还处在试试室阶段。这种“自信的胡说”对专业用户来说很凶险， 所以用Deep Research做关键决策时最优良还是自己核对一下关键数据的来源。

格式错误、任务延迟？早期版本的“通病”

作为刚上线的功能，Deep Research还有些“手艺细小故障”。比如生成的报告里有时候会出现格式错误， 表格错位、引用链接打不开；有时候任务提交后半天没反应，得刷新鲜页面才能开头。OpenAI说这些个问题会因为用户量许多些飞迅速修优良，就像手机系统刚更新鲜时总有点细小bug，用用就优良了。不过这也提醒我们：眼下用Deep Research， 别指望它“丝滑如德芙”，遇到问题许多刷新鲜、许多检查，总没错。

这还不是终点，“下一步”更疯狂

Deep Research只是OpenAI“AGI拼图”里的一块。他们自己说了这还不是o3-mini的“One More Thing”，更巨大的惊喜还在后面。从Deep Research到以后的“全能AI助手”，野心藏都藏不住。

Deep Research+Operator，从“研究研究”到“行动”的进步

你晓得OpenAI另一个暗地武器吗？叫“Operator”，一个能帮你“实际做事”的AI。比如让它帮你订机票、注册账号、甚至发邮件。眼下Deep Research负责“研究研究”，Operator负责“行动”，两者结合起来会怎样？想象一下：你让Deep Research琢磨完“日本滑雪装备买卖场”， 再让Operator直接帮你下单买滑雪板——从研究研究到买，全程AI搞定，你只需要坐等收货。这种“研究研究+施行”的组合， 才是真实正的“智能体”雏形，研究研究者Mark Chen直接说：“这是我们的下一代智能体产品。”

更细小模型、更矮小本钱？以后人人用得起

眼下Deep Research只对Pro用户开放， 每月100次查询，普通用户还得等。不过OpenAI透露， 以后几周会推出“更细小、更具本钱效益”的版本，用更细小的模型驱动，但依然保持高大质量。这意味着啥？以后兴许Plus用户每月能用200次甚至免费用户也能有时候体验一下。AI研究研究的门槛会越来越矮小，不再是“巨大公司专属”，普通人也能用AI做专业级调研。想想看， 学生用它写论文，细小商家用它做买卖场琢磨，甚至退休巨大爷用它研究研究养花技巧——这画面想想都觉得挺酷。

接入学术期刊、企业数据库？专业领域即将解锁

眼下的Deep Research基本上查明着互联网，但野心不止于此。以后它会接入更许多专业数据源，比如学术期刊数据库、企业内部材料。这意味着啥？医生能用它查最新鲜医学论文，金融琢磨师能直接调取上市公司财报，甚至工事师能找到行业手艺专利。这种“深厚度专业数据”的加持， 会让Deep Research在垂直领域的表现更有力，不再是“万金油”，而是“专家级工具”。研究研究学问家Hyung Won Chung说：“以后 随便哪个一个人将能够接入更专业的数据源，AI会成为真实正的‘知识放巨大器’。”

当AI开头“自己研究研究”，世界会变成啥样？

Deep Research的出现， 不只是一次升级，它兴许改变我们获取知识的方式。以前， 查资料是“人找信息”；以后兴许会变成“信息找人”——你只需要提出问题，AI会像不知疲倦的研究研究员一样，把答案整合优良送到你面前。这种效率提升， 会让学问找到的速度加迅速，让细小公司也能做专业的买卖场琢磨，让普通人接触到以前只有专家才能懂的知识。

当然挑战也不少许：信息准确性怎么保证？会不会让人变懒？甚至，当AI能自主研究研究，它离“自主找到新鲜知识”还有许多远？这些个问题， OpenAI兴许也在头疼，但有一点能一准儿：Deep Research已经打开了潘许多拉魔盒，AI的进步速度，只会比我们想象的更迅速。就像直播再说说 奥特曼说的那句“这不是终点”，Deep Research只是开头，真实正的AI革命，或许才刚刚拉开序幕。