Роль моделей Deep Research в развитии ИИ

Исследования всегда были гонкой со временем. Теперь, благодаря искусственному интеллекту (AI), эта гонка стала быстрее, чем когда-либо. ИИ больше не ограничивается автоматизацией задач. Он меняет способы сбора, анализа и интерпретации информации. От сортировки огромных наборов данных до поиска полезных выводов за считаные секунды — исследовательские инструменты на базе ИИ меняют скорость и глубину поиска информации.

Важная часть этих изменений — появление моделей Deep Research, которые быстро стали заметным трендом. Компании по всей индустрии ИИ выпускают собственные версии, что свидетельствует о фундаментальных изменениях в способах обработки и предоставления информации системами ИИ.

В отличие от традиционных инструментов ИИ, дающих поверхностные ответы, эти продвинутые модели анализируют информацию глубже, стремясь предоставить точные выводы с учётом контекста. Крупные технологические компании, такие как OpenAI, Google и Perplexity, развивают это направление и постоянно совершенствуют исследовательские возможности ИИ.

Этот прогресс заметен в результатах тестов на бенчмарках, таких как Humanity’s Last Exam, оценивающего способность модели ИИ к сложным рассуждениям и решению задач. Модель Deep Research от OpenAI продемонстрировала впечатляющее улучшение по сравнению с предыдущими версиями. Благодаря этому скачку производительности модель может точно решать сложные исследовательские задачи.

В этой статье мы рассмотрим особенности моделей Deep Research от OpenAI, Google и Perplexity. Мы расскажем, как эти модели совершенствуют методы исследования, повышают продуктивность и формируют будущее помощников на базе ИИ.

Обзор моделей Deep Research#

Для начала подробнее рассмотрим, как разные модели Deep Research стимулируют инновации в исследованиях, предоставляя более глубокие выводы.

Модель Deep Research от OpenAI#

2 февраля 2025 года OpenAI представила Deep Research — продвинутую модель, похожую на ИИ-агента, предназначенную для углублённых многоэтапных исследований. Работая на основе варианта будущей модели OpenAI o3, она может просматривать сотни источников, включая тексты, изображения и PDF-файлы. Затем она использует эти данные для подготовки подробных отчётов с цитатами всего за 5–30 минут — гораздо быстрее, чем при ручном исследовании.

В отличие от простых чат-ботов на базе ИИ, Deep Research предназначена для специалистов в таких областях, как финансы, наука и инженерия, которым нужны точные и глубокие результаты, а не только быстрые ответы. В процессе работы Deep Research также задаёт пользователям уточняющие вопросы, чтобы улучшить результаты.

OpenAI продолжает совершенствовать эту модель: недавно компания добавила встроенные изображения с цитатами и улучшила работу с файлами. Анализируя рынки или разбирая технические исследования, Deep Research стремится предоставлять структурированные и надёжные выводы.

Рис. 1. Обзор модели Deep Research от OpenAI.

Модель Gemini Deep Research от Google#

Gemini Deep Research от Google, запущенная 11 декабря 2024 года, — это ИИ-ассистент, призванный упростить сложные задачи углублённого исследования. Он автоматизирует весь процесс: ищет информацию в интернете, анализирует данные и формирует структурированные отчёты. На всё это уходит около пяти минут, а к отчётам прилагаются прямые ссылки на источники.

Уникальность Gemini — в динамичном итеративном подходе. Вместо того чтобы просто собирать статичные результаты, модель уточняет поисковые запросы по мере появления новых выводов. Сначала она ищет общую информацию, но затем меняет направление поиска, собирая больше сведений. Процесс повторяется, пока не будет подготовлено ясное и хорошо структурированное резюме, которое можно экспортировать в виде документа с аккуратным форматированием.

Gemini также помогает находить ценные ресурсы, которые часто остаются незамеченными и могут не попасться при обычном поиске. Если тебе нужны дополнительные сведения по какой-либо теме, просто задай уточняющий вопрос, и Gemini сможет доработать отчёт в реальном времени.

Рис. 2. Модель Gemini Deep Research от Google.

Модель Deep Research от Perplexity#

Режим Deep Research от Perplexity, запущенный 14 февраля 2025 года, выводит ответы на вопросы на новый уровень. Он выполняет множество поисковых запросов, анализирует сотни источников и применяет продвинутые методы рассуждения, чтобы всего за несколько минут предоставлять экспертные выводы.

Этот инструмент экономит время, беря на себя исследование сложных тем, на которое вручную ушли бы часы. Он работает продуманно и адаптивно: ищет информацию в интернете, читает документы и уточняет стратегию по мере сбора новых сведений. В результате получается ясный подробный отчёт, который можно экспортировать в PDF или документ либо опубликовать как Perplexity Page.

Рис. 3. Интерфейс чата Deep Research от Perplexity.

Чем отличаются модели Deep Research на базе ИИ?#

Главное отличие этих моделей — интеллектуальный подход к исследованиям. Каждая из них использует передовые методы, чтобы эффективно предоставлять качественные ответы.

Кратко рассмотрим, как они работают:

• Модель Deep Research от OpenAI: её сквозным образом обучали с помощью обучения с подкреплением на сложных задачах поиска информации и рассуждения. Благодаря этому модель может планировать многоэтапный поиск, чтобы находить и проверять данные. В реальном времени она адаптируется: возвращается к предыдущим шагам и корректирует стратегию с учётом новой информации.

• Модель Gemini Deep Research от Google: она составляет многоэтапный план исследования, а затем итеративно просматривает веб-страницы и уточняет поисковые запросы, чтобы собирать, проверять и обобщать нужные данные. Модель постоянно корректирует подход на основе новой информации.

• Модель Deep Research от Perplexity: она итеративно создаёт и уточняет план исследования, выполняя поиск, читая материалы и анализируя сотни источников, чтобы глубоко разобраться в теме.

Несмотря на различия во внутренних процессах этих моделей, у них много общего. Все они умеют анализировать данные, выявлять ключевые закономерности и формировать структурированные отчёты, представляя выводы в понятном и удобном для чтения виде. Кроме того, они могут использовать наглядные материалы, например диаграммы и графики, чтобы упростить интерпретацию информации. Также в них есть встроенные инструменты управления цитатами, обеспечивающие прозрачность.

Рис. 4. Основные функции моделей Deep Research. Изображение предоставлено автором.

Влияние моделей Deep Research#

Модели Deep Research способны переосмыслить наши рабочие процессы, быстро и точно справляясь со сложными исследовательскими задачами. За считаные минуты они анализируют огромные объемы информации и предоставляют структурированные выводы, экономя время в самых разных отраслях.

Выявляя скрытые закономерности и формулируя точные наблюдения, эти модели помогают организациям оптимизировать работу, предвидеть тенденции и принимать более взвешенные решения. Они делают экспертные исследования доступными не только крупным компаниям, но и студентам, небольшим предприятиям и отдельным людям, помогая им принимать обоснованные решения без специальных знаний.

Применение в реальных условиях в разных отраслях#

Вот несколько примеров практического применения моделей Deep Research:

• Инвестиционный и финансовый анализ: модели помогают проводить углубленный анализ рыночных данных, финансовых отчетов и новостных тенденций, чтобы инвесторы и аналитики могли выявлять выгодные возможности и риски.

• Ускорение научных исследований: исследователи в таких областях, как медицина, могут использовать эти модели для изучения данных и поиска новых прорывных решений. Например, модели могут просматривать тысячи научных статей и выявлять потенциальные методы лечения.

• Выводы для разработки продуктов: модели помогают анализировать отзывы клиентов, рыночные тенденции и данные о конкурентах, чтобы направлять инновации в продуктах и стратегическое планирование.

• Поддержка принятия политических решений: правительства и исследовательские организации могут использовать эти модели для анализа глобальных проблем и помощи в разработке более эффективных политик и нормативных актов.

• Автоматизированный юридический поиск: модели быстро анализируют обширные базы данных судебной практики, законов и юридических заключений, выявляя релевантные прецеденты и полезные сведения.

Сравнение моделей Deep Research#

У каждой модели Deep Research есть свои сильные стороны и ограничения. Например, модель Deep Research от OpenAI достигает точности 26,6% в тесте Humanity’s Last Exam, однако доступна только пользователям Pro.

В то же время модель Deep Research от Perplexity предлагает удобный интерфейс и бесплатные ежедневные запросы, достигая точности 21,1%. Модель Deep Research от Gemini, в свою очередь, работает быстрее, но показывает более низкую точность — 6,2% — и требует платной подписки Gemini Advanced.

Рис. 5. Сравнение моделей Deep Research. Изображение автора.

Преимущества и недостатки использования моделей Deep Research#

Теперь, когда мы увидели, как эти модели помогают получать полезные выводы в разных отраслях, кратко рассмотрим их преимущества:

• Масштабируемость: модели адаптируются к разным исследовательским задачам — от быстрого поиска информации до углубленного анализа. Они справляются как с небольшими запросами, так и с масштабными проектами в разных отраслях.

• Экономия средств: автоматизация сложных исследовательских процессов сокращает объем ручной работы и значительно снижает затраты на персонал. Организации могут направить сэкономленные средства на инновации и повысить общую производительность.

• Предвидение тенденций: модели анализируют большие объемы данных и выявляют зарождающиеся тенденции до того, как те станут массовыми. Раннее обнаружение закономерностей и изменений помогает пользователям принимать обоснованные решения.

Несмотря на множество преимуществ, у этих моделей есть и определенные сложности, о которых важно помнить:

• Избыток контекста: иногда модели анализируют слишком глубоко, зацикливаются на мелочах и выдают длинные отчеты. Пользователям может потребоваться доработать результат, чтобы извлечь из него самые важные выводы.

• Этические дилеммы: модели ИИ Deep Research могут использовать информацию из защищенных авторским правом материалов. Это может привести к юридическим проблемам. Компании могут тщательно проверять результаты, чтобы убедиться в их соответствии требованиям.

• Зависимость от навыков: для получения наилучших результатов нужно разбираться в ИИ. Неясные запросы приводят к расплывчатым ответам. Пользователям, не умеющим составлять точные запросы, может быть сложно максимально раскрыть потенциал модели.

Главные выводы#

Модели Deep Research пока находятся на раннем этапе развития. Они быстро находят хорошо проработанные ответы, но эти ответы не всегда надежны. Модели могут неверно интерпретировать данные, смешивать достоверные источники со слухами или не указывать на неопределенность. Однако дальнейшее развитие технологий может превратить их в надежные исследовательские инструменты.

Для быстрых ответов хорошо подходят более простые модели, например GPT-4o, которые могут обходиться дешевле. Однако по мере развития ИИ модели Deep Research будут совершенствоваться и предоставлять еще более точные выводы для повседневных задач.

Присоединяйся к нашему сообществу и изучай наш репозиторий GitHub, чтобы больше узнать об ИИ. Познакомься с новыми разработками, например с применением ИИ в здравоохранении и компьютерным зрением в беспилотных автомобилях, на страницах наших решений. Ознакомься с вариантами лицензирования, чтобы уже сегодня приступить к проектам в области визуального ИИ.