文：王智遠 | ID:Z201440

去年12月，谷歌推出了Gemini Deep Research。

什么是Deep Research？它像一個AI助理一樣，輸入一個問題，它立馬能搜索、規劃、推理、最后形成一個報告。

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今年，它做了大升級。升級后能力凸顯在三方面：

一，它能幫你把一個大問題拆成幾個小問題，一個一個解決；二，能從很多不同的地方找到信息，分析幾百個來源；三，特別快，幾分鐘就能做出一個詳細的報告，從計劃到總結，全都有。而且，它還能處理45種以上的語言。

官方說的是，目前免費試用，我用免費賬號折騰半天不行，后來去某寶租了一個Gemini Advanced 賬號，一下子就能用了。

體驗地址是：https://gemini.google.com

打開Gemini的網頁，登錄后，你可以在左上角切換不同的模型，現在有五種。

2.0 Flash 適合快速回答問題，處理簡單任務；2.0 Flash Thinking 能分析復雜問題；Personalization 會根據你的習慣調整回答；2.0 PRO（Experimental）是還在測試的高級版本，適合專業人士。

最后說說，它的第五個能力：Deep Research。

話不多說，直接在Gemini Deep Research 里輸入了一個問題：幫我寫一個關于 Gemini Deep Research 的深度研究報告。

它很快給我擬定了一個方案。這個方案列出 7 條主要內容。每一條都很清晰，具體是這樣的：

第一條，先整理 Gemini Deep Research 的官方資料；第二條，會分析這個工具可以用在哪些場景，還有它的主要特點是什么。

第三條，去找一些用戶對這個工具的評價，看看大家用起來覺得哪里好、哪里不好；第四條，收集一些專業人士的測評和分析，看看專家們是怎么評價它的。

第五條，它會找一些和 Gemini Deep Research 類似的工具，做一個對比，看看它在競爭中有什么優勢或者不足；第六條，研究一些實際使用過的案例，看看這個工具在解決實際問題時表現如何。

最后一條，也就是第七條，它會深入探討這個工具的技術原理，評估數據是否可靠、準確；同時，它還會把工具放在更大的學術背景中，看看在整個領域里的水平如何，未來發展潛力怎么樣。

方案列完后，它問我我：你覺得這個方案行不行？如果覺得沒問題，可以直接開始研究了。

從整個研究結構來看，它確實比我個人想得更全面。

至少它不僅提供了背景資料，還給出優劣勢分析、專業人士的測評、工具對比，以及最后在更大背景下的表現評估；所以，在我看來，這更像一份簡單而完整的工具測評報告。

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我確認方案后，便開始了工作。

一開始，它從 7 個網站中幫我查找資料，這些網站包括 ZDNet、YouTube.com、SearchEngineJournal、Google、播客，以及 WorkspaceUpdates.Google 等。

這些網站可能會提供有關 Google Gemini 的基礎信息、使用教程、新聞報道或者用戶支持等內容。

找資料過程中，我發現它把核心功能、關鍵特點、技術亮點都整理得清清楚楚。

接著，它開始了下一步：

從更多地方收集信息。它訪問了 Reddit、How-To Geek、SectionSchool、Google 的官方頁面，以及 SearchEngineJournal。

我覺得，這些網站選擇，它主要為了獲取幾類不同信息。

首先是用戶的討論和評價。它想看看大家實際用起來感覺怎么樣，我還隨機點開了幾個 Reddit 頁面，發現它不僅抓取了博主寫的文章內容，還提取了下面的評論。

這些評論往往是用戶的真實感受，特別有參考價值。

第二類是教程和學習資料。像 How-To Geek 和 SectionSchool 這樣的網站，會提供詳細的使用指南或者教學資源。

第三類是官方信息；最后一類是專業分析和評價。SearchEngineJournal 這個網站專注于 SEO 和數字營銷，上面有不少專業人士對工具的深入分析和評測。

所以，我認為，這一步，它想全面收集用戶反饋、專業解讀、使用教程和官方的公告；這樣的信息組合，確實能讓人從不同角度了解 Google Gemini。

然后，它總結了三個重點：

它說：我看了用戶對產品的評價，發現體驗各不相同。大家普遍贊賞，工具能幫他們節省時間，快速了解主題或者寫個初步報告。

不過，也有人擔心質量問題，工具在判斷信息來源的可靠性上可能不夠好，有時候，生成的信息太泛泛，不夠深入。還有人提到，工具會突然中斷，導致研究失敗。

在比較方面，它說，有些用戶把GEMINI Deep Research和Perplexity、DeepSeek做了對比。

一些人認為Perplexity在講故事和挖細節上做得更好，而DeepSeek的新模型在研究質量和速度上表現最佳；甚至，ChatGPT在某些情況下能提供更高質量的研究結果；這些比較顯示，Deep Research在某些方面可能還有提升的空間。

通過這一步詳細拆解，我認為細節對我幫助很大。畢竟，別人對Deep Research的看法，是他們的本地知識，這些有助于做商業分析用。

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第三步研究中，它開始尋找找更專業的知識。

看了看它推薦的9個網站，發現網站和第二步里的不一樣。它們更關注怎么提高工作效率的工具、人工智能研究，還有戰略和市場分析這些內容。

看起來這些網站挺權威，里面有技術支持文檔、新聞博客、社交討論和專業教程，各種信息都有。

我覺得，這些網站是對之前研究的一個補充，之前分析了好壞，現在要找更專業、更深入的信息。

所以，它給我的結論是：Deep Research 功能很強，但在準確性上還得提高；還有，Gemini 2.0 的深度思考模型是個重要的升級。

接下來第四步、第五步和第六步，步驟都差不多。它找的是些專業網站。它主要關注三個方面：

• 專家怎么說，怎么評價
• 看看實際用起來怎么樣，有沒有案例
• 再深挖一下技術原理和數據來源

這個過程，從不同角度，找問題的答案和評價。

它給出的結論也挺清楚。專家們覺得工具挺有潛力，特別是在升級到Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental模型后，規劃、搜索、推理和報告的能力都提高了不少。

專家們還說，它免費對所有人開放，這在和ChatGPT這些競爭對手比起來，是很大優勢。不過，他們也指出了一些不足，比如：信息來源的可靠性、準確性，還有避免生成不符合事實的內容，這些地方還要改進。

但是，我個人有點遺憾的是，在實際案例這部分，并沒有給出具體的應用例子，只是提了幾個問題。

比如：處理需要專業知識或最新信息的復雜主題時，表現怎么樣？生成的報告準不準確、深入不深入、有沒有用？

這些問題，它都沒有回答。

還有，技術原理和數據來源這部分，也沒有給出清晰的對比。我點開它給的9個網站，發現確實有一些技術對比的內容，但它沒有很好地展示這些信息，感覺有點匆忙。

所以，我理解的是：后面步驟不夠細致，有些草率。

可能因為能力還有局限，特別是專家分析、實際案例部分，它應該做個表格，把幾者的對比都展示出來，這樣可以清楚地展示Gemini 2.0深度研究和其他深度研究能力上的對比，這樣更有說服力，也更容易理解。

第七步是：學術信息收集。

我注意到，它對學術研究特別感興趣，它搜了27個學術網站，想找些和深度研究有關的文獻，還有AI在學術界的應用信息。

但是呢，最后得出的結論太匆忙了。簡單說了兩句：開發團隊訓練的模型能很好地做計劃，還設計了個任務管理器；這些是大家一看就知道，我本來希望能看到更深入的研究結果。

比如說：

怎么讓模型更準確？有哪些具體的改進方法？需要哪些技術能力？甚至怎么優化架構等等。

還有，做完學術信息收集后，它突然又來了一句：之前用工具時出了語法錯誤，得修正一下，這樣才能拿到最新信息。

這讓我覺得到，它在用搜索工具獲取信息時，可能還有遺漏，不夠完善；換句話說，它的表現還不穩定，甚至因為技術上的小問題，影響了最后的結果質量。

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最后，我下載了它生成的報告，一看整整 8700 字。

不過，把不太重要的內容去掉，最核心的部分是關于用戶體驗和反饋。這部分它確實做得不錯，不僅做了深入研究，還詳細列出了優點和缺點，甚至還用表格進行了對比，非常直觀。

另一部分讓我比較欣賞的是，它把自家工具和其他人工智能研究工具做了詳細的對比分析；這部分內容挺實用，能讓人清楚地看到它的優勢和不足。

至于技術分析和學術研究的部分，寫得有點太理論化了，像在堆砌術語，實際參考價值不大，讀起來像“八股文”一樣枯燥。

值得一提的是，8700 字的報告里，一共引用了28 個鏈接，而鏈接加起來差不多占了 1000 字的篇幅；如果除去這 1000 字，再加上報告開頭和結尾那些常規性的內容，仔細算算，真正有價值的信息還能剩下多少呢？

所以，要我評價的話，主要有三點：

一，和國內的產品如 Kimi、Qwen、豆包、夸克相比，它絕對是領先的；它能生成這么長的報告，還能調動多種能力，從用戶體驗上來說，國內很多產品目前還做不到這一點。它的綜合表現確實更勝一籌。

二，記憶能力和處理長文本的能力還是很強的。相比之下，國內一些產品在生成報告時，后半部分會顯得比較隨意，有些草率。

當然，Gemini 的深度搜索也存在類似的問題，但沒有國內產品那么嚴重，整體表現依然更穩定。

第三，和 Manus 相比，它在工具調用方面還有不足。Manus 能生成 PDF，可視化能力也很強。Gemini 深度搜索在這方面就顯得遜色，它最多提供一個類似 Word 文檔的文件，里面帶一個非常簡單的表格。

在工具調用和功能擴展上，Gemini 深度搜索顯然還有提升的空間。

值得一提的是，Gemini 本周的密集更新，無疑讓它的地位在生態系統里變得更重要的，高頻的優化和功能擴展，也讓它在競爭中占據了更有利的位置。

今年是 Agent 元年，AI 在 TOC 領域的這波機會，它自然不能錯過；這種快加速，無疑也把壓力傳給了其他競爭對手。