Сегодня протестируем функцию "Глубокого исследования", DeepResearch, у 4-х нейросетей: ChatGPT, Perplexity, Gemini и Grok. Поймем какая нейросеть предоставляет самое качественное и лучшее решение.
В этой статье вы узнаете
Что такое функция DeepResearch и для чего она нужна
DeepResearch — это функция, которая позволяет проводить углубленный, всесторонний анализ заданной темы. Её основная задача — собрать, обработать и синтезировать обширный объем информации из различных источников, чтобы предоставить пользователю максимально полное и детализированное представление о предмете исследования.
Мы по запросу получаем отчет с глубоким пониманием темы, выявлением скрытых взаимосвязей и тенденций. Для принятия обоснованных решений, основываясь на данных, которые иначе были бы недоступны или требовали бы значительных затрат времени и усилий при ручном сборе.
Суть: пишем свой вопрос, нейросеть уточняет детали, затем минут 10 она думает и выдает полноценный отчет-ответ с детальным освещением темы.
Критерии сравнения
Будем сравнивать 4 нейронки, имеющие эту функцию. Смотреть будем исключительно бесплатные тарифы, поскольку для большинства это будет актуальнее.
Проверять будем с помощью одного промпта, ранее уже рассказывал о нем в статье про стратегический компас, вот он:
Я хочу рассмотреть будущие тренды с целью получить преимущества в будущем, как по карьере, так и по качеству жизни в целом: стабильная работа, пассивный доход, реальные активы. Сейчас июнь 2025 года, мне 22 года, я закончил бакалавриат робототехники и пойду в магистратуру на направление инноватика, но параллельно обучаюсь программированию на языках C, в частности, C#. Также сейчас я зарабатываю фрилансом, программируя на разных биржах. В общем, я выделил перспективные на мой взгляд направления и хочу, чтобы ты их проанализировал и дал анализ касательно перспектив и возможностей в этих сферах как для меня как работника, так и для меня как инвестора. Иначе говоря, хочу, чтобы ты проанализировал направления на предмет будущей инвестиционной превлекательности: условно за какими компаниями в этих сферах нужно следить, какие технологии нужны или каких технологий не хватает, чтобы индустрия стала развиваться. Какое сырье необходимо будет использовать в индустрии. Короче говоря, мне на основе анализа нужна информация по: перспективным компаниям, перспективным металлам и иным активам, которые будут дорожать в перечисленных сферах. В идеале, если ты скажешь за чем мне следует следить и к каким активам стоит пригледеться. Сделай отдельные прогнозы на 5, 10 и 20 лет. Учитывай, что я отрезан от мировых рынков и финансовых инструментов, поэтому сейчас ожидаю выявление непосредственных трендов. И, наконец, сами направления:
- импланты (типо нейролинк и как в игре киберпанк) ИИ и инфраструктура для ИИ
- Освоение космоса, новые типы двигателей
- Робототехника и протезы
- Медицина: креокапсулы, выращивание и/или отращиваение частей тела
- Квантовые вычисление
- Технологии очистки воды
- AR, VR-гейминг
- Технологии хранения энергии
- Термоядерный синтез и атомная энергетика
- Технологии переработки пластика, углерода
Использую именно этот промпт, поскольку он отражает саму идею функции "Глубокого исследования" - анализ большого количества данных и систематизация в полноценный подробный отчет.
По ходу повествования буду давать пояснения по самим нейросетям и конкретно по DR в каждой из них.
Что дает ChatGPT
Начнем с "ксерокса" в мире нейросетей - ChatGPT. У бесплатных пользователей есть доступ к 5 запросам DeepResearch в месяц. Важно отметить, что это облегченная версия функции DeepResearch, которая использует модель o4-mini. Ответы в этой версии короче, но сохраняют глубину и качество анализа. (Эта часть написана 27 июля, до выхода GPT-5, потом сделаю апдейт)
Я пользовался Плюсом GPT и бесплатная версия в сравнении с платной очень проигрывает, но пользоваться можно. Пробуем наш запрос:
Получили уточняющие вопросы
Получилось достойно. Если бы мы делали на платной подписке, то получилось бы ещё лучше. В тексте есть ссылки на источники, все рабочие. Правда, не раскрыта часть запроса про карьеру, а так нормально.
Важно: отчеты читаем полностью и ищем подтверждение по каждой ссылке. У меня был случай, когда я искал компанию, мне GPT в отчете ее предложил, я пошел ее смотреть, а она закрыта уже как два года. Не слепо верим - проверяем.
Что у Perplexity
Следует сразу уточнить, что это неклассическая нейросеть как GPT, Grok или Claude и подобные. Это поисковая система с встроенным ИИ, которая дает информацию на основе того, что есть в интернете.
Тоже очень хороший инструмент, здесь хорошо проверять новости на существование их в интернете.
Тут нам доступно по 3 запроса в день, давайте посмотрим, на что они способны:
Здесь вопросы нейросеть задает вопросы по ходу. Смотрим на результат:
Очень коротко получилось да и не похож этот текст на полноценный отчет.
Не значит, что этой нейронкой не пользуемся теперь. Как я писал выше, она другая и задача у нее тоже иная, но DR не самый сильный, конечно.
Пробуем Gemini
На удивление данная нейросеть мало присутствует в инфополе, хотя у нее есть функции, которых нет в ChatGPT.
Здесь нам доступно 10 попыток на месяц. Разницы в качестве модели на платной и бесплатной версии тут нет, только в количестве запросов. Всё по порядку:
Вставили промпт и запускаем
Можем изменить план, если что-то не так и начинаем исследование. Только учтите, что измение плана считается как новый запрос. По опыту скажу, что план менять не придется. Если, конечно, не шляпа написана в самом запросе.
В зависимости от сложности запроса нейросеть будет работать дольше или быстрее, у меня в среднем 15 минут и более. Если исследование слетит, у меня так было в первый раз, то просто перезапустите с тем же промптом, попытка не расходуется.
По итогу мы получаем многостраничный отчет, где все подробно расписано; если пользуетесь Google-доками, то можно экспортировать текст прямо туда.
Теперь интересные фичи посмотрим) Мы на основе полученного отчета можем сделать:
Перейдем к другой полезной функции - аудиопересказу.
В статью вроде как нельзя добавить аудиофайл, поэтому прикрепиляю ссылку на сам чат Gemini: https://g.co/gemini/share/d11e4e47a232
И на последок посмотрим тест:
Для учебы очень годная функция
Если вам нужно подготовиться к экзамену, то по материалу можно порешать тест, очень удобно. Google в принципе много делает функций заточенных под анализ, исследования и самообразование. Есть инструмент - NotebookLM, тоже от гугл, нереальная имба, если что-то учите: Notebook LM: новый уровень в анализе и исследованиях
Смотрим у Grok
Grok - это очень необычная нейросеть, известная своими спичами в интернете. Разрабатывает ее компания xAI, которая принадлежит Илону Маску, а Илон в принципе человек-феномен. В общем, нейронка со своим вайбом)
По количеству запросов у бесплатных пользователей непонятки, если честно... то 3 раза за день, то 2. В любом случае, если не по кд запросы отправлять, то должно хватать.
Получилось не совсем хорошо... ссылки есть, но текст в общем написан. В конце Грок сделал таблицу, удобно; хотя я его об этом не просил, но и там местами общая информация, хотя я прописал в промпте, что мне нужны названия. Дается общее направление; в целом, можно использовать.
Резюме
Вот такой обзор получился. На данный момент мой фаворит - это Gemini; я в принципе пользуюсь ей всегда теперь, не только из-за DR. Если вы давно читаете мои статьи, то знаете как я всегда топил и гордился ChatGPT, но попробовав Gemini, я понял, что она сейчас круче. Плюс NotebookLM тоже со своими фичами, а если наложить это все на сервисы гугл, которыми я пользуюсь: документы, таблицы, то для меня AI-продукты гугл самые удобные.
Конечно, это не значит, что ChatGPT плохой, нет, я также захожу туда, чтобы сгенерировать изображение или отредактировать его, у GPT это получается лучше; как же он хорош, когда нужно удалить фон сложной фотке, чекайте:
Касаемо DR от GPT, то посмотрим ещё. Я пишу эту статью 27 июля, в начале августа; выйдет GPT-5 и, возможно, в статье появится UPD, что DR с новой моделью круче Gemini, посмотрим.
То же самое касается Grok и Perplexity; вторая вообще не LLM в классическом понимании, а поисковая система. У Грока есть много бесплатных фич, которые доступны в GPT, по Гроку, я думаю, отдельный обзор сделать.
При всем этом не будем забывать, что мы рассмотрели бесплатные версии, очевидно, что на платных тарифах лимиты больше, модели лучше (у кого что).
Контент я пишу для студентов все-таки, и для нас тут есть ложка дегтя в бочке меда: DR палится на антиплагите, поэтому его лучше не юзать при написании академических работ. Но для учебы, конкретно для подготовки к экзаменам, быстрому погружению в новую тему - очень годная вещь.
На этом у меня все, учитесь с DeepResearch, осваивайте новые инструменты и все вместе ждем GPT-5))
