用了三天 Deep Research，我发现它比想象中更“全能”

OpenAI目前已经向免费用户开放轻量版 Deep Research 功能。该版本由 o4-mini 模型驱动，虽不及完整版强大，但运行成本更低，支持更多用户高频使用。

轻量版 Deep Research 的优势：

• 模型架构：采用 o4-mini，支持多模态推理。
• 成本效率：单次调用成本仅为标准版的 1/5，并支持动态资源调度，有效缓解服务器压力。
• 响应速度：通过混合精度与缓存优化，复杂任务响应时间缩短约 40%。
• 功能兼容性：保留标准版 90% 的核心功能，删减少量高级特性，更贴合免费用户需求。

目前，免费用户打开网页即可直接使用：

超越文本的表现

在权威评测 Humanity’s Last Exam 与 GAIA 中，Deep Research 成绩远超同类竞品和前代模型。

不过需要强调：它依然只是辅助工具，并非真正的通用人工智能（AGI）。要完全取代人类研究员，还有很长的路要走。

Deep Research 实测

1. 股价分析

Prompt：分析最近特斯拉股价走势。

系统会先引导用户明确需求，如“最近一个月的股价情况”。在过程中，ChatGPT 会自动检索外部数据源，并调用 Python 工具进行绘图与分析。

最终，它不仅绘制了股价曲线，还生成了趋势分析与投资建议：

2. 冷门电影检索

Prompt：根据一幕模糊记忆找电影。

系统成功检索出冷门影片 《布宜诺斯艾利斯 100 公里》。尽管提示信息极为简略，但它仍能通过多源网页搜索，完成验证与匹配，展现出“小众信息检索”的强大优势。

3. 旅游方案设计

以“五一假期广州出发，3 天广西自由行，预算 3000 元”为例：

Deep Research 自动拆解需求，并整合 马蜂窝、大众点评、携程、穷游等开放数据，生成完整行程方案。

4. 网站设计

在网页代码生成方面，它也能快速完成论坛网站的构建：

写在最后

整体来看，轻量版 Deep Research 虽基于 o4-mini，模型规模不如旗舰版，但在以下方面表现已非常接近：

• 综合检索
• 多源信息整合
• 冷门领域搜索
• 辅助分析与总结

对于免费用户来说，这次升级可谓诚意满满：无论是日常信息查询、科研辅助、旅行规划，还是金融分析，都能带来全新体验。

当然，目前它依旧是任务型 AI，在深度推理与创新性研究上仍需人工把关。期待未来它真正成长为一款 通用智能助手！