Deep Research: интеллектуальный поиск нового уровня
Введение
В условиях огромного потока информации глубокий анализ приобретает особую важность. Тот, кто первым разберется в массиве данных, получает конкурентное преимущество. Deep Research (название в разных нейросетях может отличаться, Deep Search и др. Для удобства мы будем называть его именно так.) — это инструмент, который меняет подход к поиску и анализу информации. Он не просто собирает данные, а структурирует их, выявляет скрытые закономерности и предоставляет удобные отчёты.
Что такое Deep Research и чем он отличается от обычных LLM?
Deep Research — это интеллектуальная система, которая выполняет расширенный поиск информации и структурирует её в удобном формате. В отличие от обычных языковых моделей, она не просто отвечает на вопросы, используя встроенные знания, а анализирует внешние источники, отбирает релевантные данные и формирует обоснованный ответ.
Как это выглядит с точки зрения пользователя?
Допустим, тебе нужно выбрать компьютер. Ты вводишь запрос, нейросеть уточняет детали (если это необходимо), анализирует характеристики комплектующих, сравнивает информацию из проверенных источников и выдаёт готовый ответ: какой вариант подходит именно тебе и почему.
В результате ты не тратишь время на изучение технических деталей, но получаешь чёткую рекомендацию.
Глобально это улучшенный поисковик.
Ты точно так же вводишь запрос, но вместо того, чтобы открывать десятки страниц вручную, Deep Research делает это за тебя: анализирует источники, извлекает главное и выдаёт структурированный ответ.
Почему это важно?
Deep Research — это ещё один шаг к массовому распространению ИИ. Мы движемся к моменту, когда любой запрос можно будет решить в одном окне чата: ты просто пишешь, что нужно, а ИИ сам разбирается, какие данные анализировать, какие алгоритмы использовать и какой ответ сформировать.
Раньше, чтобы сгенерировать изображение в Stable Diffusion, требовались мощная видеокарта, установка софта, настройка параметров, генерация и постобработка. Теперь даже ребёнок может это сделать в пару кликов.
Точно так же с Deep Research:
- Экономия времени — пока ты занят другими делами, ИИ уже собрал и обработал нужную информацию.
- Точность — алгоритмы фильтруют шум и оставляют только проверенные факты.
- Глубина — инструмент выявляет закономерности, которые невозможно заметить при обычном поиске.
Гибкость — применим в бизнесе, науке, журналистике, образовании и любых других сферах, где важен быстрый и качественный анализ данных.
Deep Research — это мощный инструмент, который ускоряет и упрощает поиск данных, делая его более точным и эффективным. Вопрос не в том, использовать его или нет, а в том, насколько быстро он сможет принести пользу в вашей работе.
Хотя OpenAI была первой, кто представил Deep Research, на рынке уже есть несколько альтернативных решений от других компаний. Команда Way2Win очень заинтересовалась этим инструментом и провела небольшое исследование. С удовольствием делимся результатом:
Мы протестировали: OpenAI Deep Research, Perplexity, Grok и Google Gemini. Нас интересовало, насколько они способны находить конкурентов Way2Win в Европе и MENA, анализировать их профиль и предоставлять полезные данные. Особенно обращали внимание на качество поиска, релевантность информации, а еще способность к углубленному анализу и обработке больших массивов данных.
Вот, что у нас получилось:
Grok (X AI)
- Время обработки: 5 минут.
- Охват источников: 258.
- Результат: нашёл 5 компаний, после дополнительного запроса добавил ещё 5.
- Проблемы: генерировал нерелевантную информацию, включая методологию (которой не было) и «подробный» отчёт без полезных данных.
- Вывод: пытался создать видимость объёмной работы, но не дал реальной пользы.
- Оценка: 2/10 (за 10 целевых компаний и ссылки).
Perplexity
- Время обработки: 2 минуты.
- Охват источников: 65.
- Результат: не нашёл конкурентов, вместо этого представил анализ рынка, инвестиционные тренды, госинициативы.
- Проблемы: выделил 2 компании, но обе оказались нецелевыми (государственные ассоциации).
- Вывод: не способен находить конкретных конкурентов, хотя умеет анализировать отраслевые тенденции.
- Оценка: 0/10.
OpenAI Deep Research
- Время обработки: 6 минут.
- Охват источников: 25.
- Результат: сформировал список из 13 целевых компаний, предложил их классификацию. После замечания о малом количестве добавил ещё 30 компаний и 15 околотематических, чётко разделив их по услугам.
- Дополнительно: дал инструкции по дальнейшему анализу.
- Вывод: самый полезный инструмент среди протестированных.
- Оценка: 8/10.
Google Gemini
- Время обработки: 5 минут
- Результат: отлично собирает информацию с сайтов, но встречаются артефакты. Например, в русскоязычном отчёте некоторые термины заменены на китайские иероглифы. Данные о количестве источников не предоставляются, но анализ показывает, что их более 150.
- Особенности: запрос на английском дал более точные результаты, чем на русском. При поиске по англоязычному региону лучше формулировать запросы на английском, для других регионов – на соответствующем языке.
- Вывод: по поиску конкурентов значительно опередил OpenAI по количеству найденных компаний и качеству их классификации. Однако генерация текста у модели слабее – случаются ошибки в форматировании и потеря деталей.
- Оценка: 8/10.
Возможные ограничения
Оценка достоверности источников — инструмент предоставляет сжатый анализ, но финальная проверка остаётся за пользователем.
Выражение степени уверенности — сложные запросы могут потребовать дополнительной валидации.
Выводы исследования
- OpenAI Deep Research. Даёт точные, структурированные данные, расширяет выборку по запросу.
- Google Gemini — равен по эффективности OpenAI. Требует доработки, но потенциально сильный инструмент от компании с огромным опытом в обсуждаемом нами вопросе.
- Grok и Perplexity не справились. Grok создаёт видимость анализа, а Perplexity анализирует тренды, но не находит конкурентов.
- Язык запроса влияет на результат. Англоязычные запросы дают больше точных данных, если запрос относится к региону, где говорят по-английски.
Итог
Такие вот интересные выводы у нас получились. Исследование выявило ключевых конкурентов Way2Win и позволило оценить AI-инструменты для автоматизированного поиска. OpenAI Deep Research оказался самым эффективным среди протестированных. Дальнейший анализ конкурентов будет строиться на его данных.
Стоит помнить: AI-ресёрч полезен в исследовательских задачах, но для простых запросов («как приготовить рябчиков под сливами») удобнее использовать привычные Yandex Neuro или ChatGPT.