什么是Deep Research？
Deep Research是OpenAI推出的一种新型AI代理能力，专为复杂任务设计。它基于OpenAI的早期版本o3模型优化，具备多步骤互联网研究能力。Deep Research不仅能够搜索、解释和分析海量文本、图像和PDF文件，还能根据遇到的信息动态调整策略。此外，它还能读取用户提供的文件，并通过编写和执行Python代码进行数据分析。
Deep Research的核心能力
Deep Research的核心能力主要体现在以下几个方面：
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多步骤互联网研究：能够通过推理完成复杂的多步骤任务，适用于需要深度分析的场景。
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数据与文件处理：支持读取和分析用户提供的文件，并利用Python代码进行数据处理。
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动态调整策略：根据搜索到的信息动态调整研究方向，确保结果的准确性和相关性。
Deep Research的应用场景
Deep Research的应用场景广泛，包括但不限于：
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专业科研：帮助研究人员快速获取和分析相关文献与数据。
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商业分析：为企业提供深度的市场调研和竞争分析。
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编程辅助：在编程任务中提供代码优化和问题解决方案。
Deep Research的测试表现
在多项测试中，Deep Research展现了强大的能力：
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编程能力：在SWE-Bench Verified基准测试中，Deep Research表现优于GPT-4.5，与Claude 3.7 Sonnet相当。
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复杂任务处理：在SWE-Lancer编程测试中，Deep Research同样超越了GPT-4.5和GPT-4o，展现了其在复杂编程任务中的优势。
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推理能力：尽管OpenAI未公布其在SimpleQA测试中的表现，但Perplexity的Deep Research模型在该测试中表现优于GPT-4.5，显示了其在推理任务中的潜力。
Deep Research的安全性与未来发展
在发布Deep Research之前，OpenAI进行了严格的安全测试和治理审查，重点关注隐私保护和恶意指令防范。未来，OpenAI计划进一步优化Deep Research的测试方法，提升其在复杂任务中的表现。
总结
Deep Research作为OpenAI在AI代理领域的最新成果，展现了其在复杂任务处理和编程能力上的强大潜力。随着技术的不断优化，Deep Research有望在科研、商业和编程等多个领域发挥更大的作用，推动AI技术的进一步发展。
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