OpenAI于2025年2月3日正式推出了面向深度研究领域的智能体产品——深度研究（Deepresearch）功能。这一功能的推出标志着OpenAI在人工智能领域的又一重大进展，特别是在复杂信息查询与分析方面。
强大的推理能力：深度研究能够运用推理能力，在互联网上搜索、解读和分析海量的文本、图像和PDF文件。
灵活的查询和调整：用户可以根据需求灵活调整研究方向，使得研究过程更加高效。
详细的输出报告：深度研究的输出附有清晰的引用和对其思考过程的总结，便于用户查阅和验证信息。
技术细节模型支持深度研究功能由即将推出的OpenAI o3模型的特制版本提供支持，该版本经过专门优化，适配网页浏览和数据分析场景。
训练方法深度研究在训练过程中采用了与OpenAI o1（OpenAI的首个推理模型）相同的强化学习方法，并针对浏览器和Python工具的使用进行了真实任务训练。
多模块协同工作深度研究通过端到端强化学习，在多个领域中针对复杂的网络浏览和推理任务进行训练。它包括信息发现、信息综合和推理三个核心模块，形成了一个完整的智能研究系统。
应用场景专业领域应用深度研究功能专为金融、科学、政策、工程等领域的高强度知识工作者设计，此类人群需要全面、精准且可靠的调研成果。
消费者应用对于需要在购买汽车、家电、家具等产品时寻求高度个性化建议的消费者，深度研究能够提供详尽的市场分析和用户评价。
用户体验使用方法用户只需在ChatGPT的输入框中选择“深度研究”模式并输入问题，还可以附加文件或电子表格来增加问题的背景信息。
完成时间深度研究完成工作可能需要5到30分钟，具体时间取决于任务的复杂性和所需的信息量。在此期间，用户可以离开或从事其他任务，一旦研究完成，用户将收到通知。
市场反响对比其他模型在对深度研究能力的评测中，OpenAI特别对比了DeepSeek R1，称在Humanity's Last Exam (简称HLE)测试中，深度研究所使用的模型在专家级问题上达到了26.6%的准确率，刷新之前的18.2%的纪录。相比之下，DeepSeek的R1模型的准确率是9.4%。
这一功能的推出不仅展示了OpenAI在人工智能领域的领先地位，也可能对未来的研究和商业决策产生深远影响。特别是在需要大量数据分析和跨学科知识整合的场景中，深度研究功能将大大提升工作效率和质量。
综上所述，OpenAI推出的“深度研究”功能在技术创新和应用场景上都展现了其强大的竞争力和市场潜力。
