ChatGPT Deep Research 研究結果差很大?選對模型讓結果更精準!

ChatGPT Deep Research 研究結果差很大?選對模型讓結果更精準!

隨著生成式 AI 的快速演進,數位行銷人員越來越依賴 ChatGPT 的 Deep Research(深入研究) 功能,快速整合市場趨勢、競爭情報與受眾行為資料。然而,多數用戶忽略了一個關鍵變數:預設模型的選擇,決定搜尋結果的品質與決策風險。

你用的是 GPT-4o?還是 o3、o4-mini? 這個選擇,不是軟體設定問題,而是策略決勝點。

Deep Research 的雙層架構:搜尋 ≠ 解析

Deep Research 的運作邏輯分為兩層:

  • Retriever(檢索層):從搜尋引擎、知識庫或 API 抓取資料。
  • Reader(理解層):你的預設模型對資料過濾、理解、關聯與彙整。

關鍵:Retriever 的資料大致相同,但 Reader 決定輸出結果的智能層級。

不同模型的結果差異:質量級差異

模型理解精度矛盾檢測上下文記憶幻覺風險
GPT-4o非常高主動提示最長極低
GPT-4.5(o3)無提示
o4-mini中等不檢測

數位行銷實戰案例:SEO 競爭者趨勢分析

情境:你是跨境電商的 SEO 負責人,正在評估 2025 年競爭對手在「可持續時尚」領域的趨勢。

Deep Research 指令:
「分析 2025 年 Q1 美國市場可持續時尚主題的搜尋趨勢,列出主要競爭者、SEO 關鍵字表現,並指出內容策略差異。」

GPT-4o 輸出摘要

  • 詳列 2025 年 Q1 搜尋趨勢,競爭者:Everlane、Reformation、Patagonia。
  • 主導關鍵字與月度波動。
  • 來源矛盾提示 [低確度]。
  • 解析社群平台討論趨勢與內容策略變化。

GPT-4.5(o3)輸出摘要

  • 列出競爭者與關鍵字,未標示資料矛盾。
  • 數據來源不完整。

o4-mini 輸出摘要

  • 僅提及部分品牌,缺乏深入數據。

為什麼這很重要?

模型越強,資料質量越高。選錯模型 = 決策失準,甚至導致品牌損失。

SEO、廣告投放、內容行銷等決策,資料理解層級決定策略成敗。

結語:預設模型 = 決策品質的槓桿

相同 Deep Search 指令,在不同模型下,雖然檢索的「原始資料」相同,但

  • 模型的理解能力(Reader 層)差異,決定了你最終看到的是「分析」還是「表面摘要」。
  • GPT-4o:唯一可用於真正的專業市場分析或策略規劃。
  • GPT-4.5(o3):可以接受,但需要人為做第二層資料檢核。
  • o4-mini:只能當快速搜尋或靈感用途,不可靠作商業決策。

選擇模型不是為了「省 token」,而是為了降低錯誤決策的成本。

Midjourney V7 優化準確性及手部呈現,並推出 exp 實驗性參數

Midjourney V7 Exp50 範例2

Midjourney 再度升級,最新釋出的 V7 模型不僅進一步提高了圖像品質,更在準確性、人體與手部的呈現上進行了顯著優化。

此次升級用戶無須做任何額外調整,系統將自動應用於所有使用 V7 的圖像生成操作,甚至可重新生成過去的圖像種子,獲得更佳且一致的效果。

Midjourney 亦回應社群意見,推出了全新優化的 Lightbox 編輯界面。新界面不僅恢復了廣受歡迎的圖像側邊預覽功能,還加入了智慧分割工具,並簡化了用戶對各項功能的操作流程。

Midjourney推出新的編輯器介面

在新界面中,用戶現在可以直接使用「變化」(Vary)與「高解析」(Upscale)按鈕,更直覺地實現圖像的快速編輯與調整,大幅提高創作效率。

值得注意的是,本次更新同時推出了一個名為「–exp」的實驗性參數。此參數的數值範圍從 0 到 100,預設值為 0。該參數類似於原有的「–stylize」,但能讓圖像呈現更豐富的細節、更具動感和創意,並且色調映射效果更加明顯。

官方建議用戶主要嘗試使用 5、10、25、50、100 等幾個特定數值區段。在數值範圍 5 到 50 之間,圖像變化較為明顯,而 50 到 100 則差異相對較小。不過官方也提醒,用戶設定較高的數值(超過 25 至 50)可能會降低 prompt 準確性與圖像多樣性,並可能覆蓋原有的其他參數效果,因此在與其他參數混用時建議使用較低數值。

Midjourney 團隊表示,原定即將推出的「Omni-reference」以及「快速模式(fast-mode)」功能,因部署過程中遇到小型技術問題,或將稍晚上線。

此次更新凸顯出 Midjourney 持續在 AI 圖像生成領域的創新腳步,展現其穩居產業領先地位的決心。

Exp 參數實際測試

提示詞(使用 V7 原始風格)

A young Taipei woman stands in a lush, green outdoor setting, surrounded by vibrant foliage and a rustic wooden structure in the background. The soft, natural light gently illuminates her face and attire, creating a warm and inviting atmosphere. She wears a delicate white blouse with lace detailing and ruffled sleeves, paired with black high-waisted pants adorned with gold buttons. Her dark brown hair is styled in loose waves, with bangs framing her face, adding to her youthful and cheerful appearance. She poses with her hands near her head, fingers slightly spread and relaxed, showcasing her well-manicured nails and graceful gestures. The focus is on her upper body and face, with a shallow depth of field that softly blurs the background, emphasizing her joyful expression and the intricate details of her outfit. The lighting is natural and diffused, casting soft shadows and highlighting the textures of her clothing and surroundings. --ar 16:9 --style raw --s 100 --p none

Exp 0

Midjourney V7 Exp 範例1
Midjourney V7 Exp 範例2
Midjourney V7 Exp 範例3
Midjourney V7 Exp 範例4

Exp 5

Midjourney V7 Exp5 範例1
Midjourney V7 Exp5 範例2
Midjourney V7 Exp5 範例3
Midjourney V7 Exp5 範例4

Exp 10

Midjourney V7 Exp10 範例1
Midjourney V7 Exp10 範例2
Midjourney V7 Exp10 範例3
Midjourney V7 Exp10 範例4

Exp 25

Midjourney V7 Exp25 範例1
Midjourney V7 Exp25 範例2
Midjourney V7 Exp25 範例3
Midjourney V7 Exp25 範例4

Exp 50

Midjourney V7 Exp50 範例1
Midjourney V7 Exp50 範例2
Midjourney V7 Exp50 範例3
Midjourney V7 Exp50 範例4

Exp 100

Midjourney V7 Exp100 範例1
Midjourney V7 Exp100 範例2
Midjourney V7 Exp100 範例3
Midjourney V7 Exp100 範例4

以上是筆者實測的結果:4張輸出照片直接上傳,沒有經過任何挑選。從輸出的照片質量觀察,V7 這次的更新基本上已經解決 Midjourney 過去很長時間一直被用戶吐槽的手部瑕疵問題(但是偶而還是會出現多手或多手指的問題)。而這次推出的 Exp 參數如同官方說明呈現更豐富的細節、更具動感和創意,並且色調映射效果更加明顯。筆者自己覺得 Exp 0-25的人物細節差異很明顯,25以上的差異就相當微小。各位可以根據自己喜好挑選符合自己需求的 Exp 值來使用。

此外,經過筆者多次測試的結果,用於生成女性照片 Exp 值越高時,女性的“性魅力”更強烈,通常顯現在胸部及衣服多寡。提供給有這樣需求的讀者參考。

進一步閱讀
  1. ​Midjourney 將 sref V7 設為預設
  2. Midjourney V7 大幅提速,生成成本腰斬,推出新實驗模式
  3. Midjourney V7 推出全新編輯器與 Weird 參數
  4. Midjourney V7 持續升級:導入 V6 熱門功能、AI 輔助提示與用戶回饋加速進化
  5. Midjourney V7 Alpha 版本震撼發布

Google NotebookLM 擴展 AI 播客功能,支援包括中文的 50 種以上語言

Google NotebookLM 擴展 AI 播客功能,支援包括中文的 50 種以上語言

Google 於2025年4月29日宣布 AI 筆記應用 NotebookLM 的「Audio Overviews」功能現已支援超過50種語言,包括中文、法語、西班牙語、葡萄牙語、韓語、土耳其語和印地語等。​此舉讓全球更多用戶能夠將筆記內容轉換為類似播客的音頻對話,提升學習與資訊吸收的效率。

NotebookLM 是 Google Labs 開發的 AI 筆記與研究助手,利用 Gemini 語言模型,協助用戶從上傳的文件中生成摘要、解釋和創意內容。​「Audio Overviews」功能則能將這些內容轉換為由兩位 AI 主持人進行的音頻對話,模擬播客形式,讓用戶以更輕鬆的方式理解複雜資訊。​

此次語言支援的擴展,使得來自不同語言背景的用戶也能享受這項功能。​用戶只需在 NotebookLM 的設定中選擇「輸出語言」,即可生成對應語言的音頻摘要。​此外,Google 也將「Audio Overviews」功能整合至 Gemini AI 聊天機器人和 Google Docs,進一步擴大其應用範圍。​

Google 表示,這次更新是對「Audio Overviews」功能的早期探索,未來將根據用戶反饋持續改進,並計劃加入更多語言支援和功能強化。​目前,該功能已在超過 200 個國家和地區推出,並逐步向更多用戶開放。

設定方式

影片來源:Google

測試範例(中文對話)

Google Gemini Deep Research 最佳提示詞指南 (原始文章)

OpenAI 向免費用戶釋出 Deep Research Light

OpenAI 向免費用戶釋出 Deep Research Light

OpenAI 本週開始將 Deep Research Light 分批開放至 ChatGPT 免費帳戶,每位用戶每月可執行 5 次完整研究任務。此配額將於未來數週陸續到位,無須申請候補。Light 版採用 o4-mini 推論引擎與分層計算架構,官方目標是在降低約 60 % GPU 使用率的前提下,把產出時間控制在 2-5 分鐘。 Plus 與 Pro 層級維持現有高階配額,同時額外贈送 Light 版任務數,藉此提升免費用戶轉訂的機會。Google Gemini 與 Anthropic Claude 已經將類似研究代理功能下放至免費層,OpenAI 此次策略被業界視為「跟進同業的必要步驟」。OpenAI 表示,Light 版沿用完整版的 Source-Tracing Pipeline,所有輸出都會附上可點擊來源,並在檢測到潛在不實資訊時顯示黃標警示。

Deep Research 最初於 2025 年 2 月在 Pro 層級率先上線,訂價 200 美元/月,鎖定金融、科技與顧問產業。工具能自動檢索網頁、PDF 與數據庫,並生成引文完備的長篇報告;許多媒體先前報導均將其形容為「可在十分鐘內完成研究分析師工作量」的代理人功能。​

產品定位

方案每月 Deep Research 配額引擎平均完成時間目標族群
FreeLight 5o4-mini2-5 分鐘學生、內容創作者
PlusFull 10 + Light 15o4、o4-mini1-3 分鐘中小企業、專業人士
ProFull 125o430 秒-2 分鐘顧問公司、金融機構

數據來自 OpenAI Help Center ,實際速度因任務複雜度與即時流量而異。​

Deep Research Light 透過「Adaptive Layered Compute」管線先以 o4-mini 快速構建知識圖,對高權重節點再行呼叫 o4 提升精度。此流程在內部測試中將單次研究任務的平均成本降至完整版的約三分之一。

OpenAI 尚未公布 o5 時程表,但業內人士普遍預期下一代模型將在 2025 年底前進入封閉測試。Deep Research Light 的推出,象徵 OpenAI 正加快「免費體驗-高階付費」的產品節奏;在多家競爭者同場較勁的環境下,誰能率先完成高效、低成本的代理人商業化,將決定 2026 年 AI 服務格局。

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​Midjourney V7 推出全新編輯器與 Weird 參數

​Midjourney V7 推出全新編輯器與 Weird 參數

2025年4月18日 Midjourney 宣布推出 V7 版本,帶來全新編輯器功能與「Weird」參數,進一步提升用戶的創作自由度。​

全新編輯器功能

Midjourney 的全新編輯器現已對所有會員等級開放,提供以下功能:​

  1. 多圖層編輯:​允許用戶在單一畫布上進行多層次的圖像編輯,提升創作靈活性。​
  2. 智慧選取工具:​透過 AI 技術,精確選取圖像中的特定區域,進行局部修改或替換。​
  3. 智慧 AI 審核:​加強的內容審核機制,確保創作內容符合社群準則。​

此外,編輯器現已整合 Midjourney 生成圖像與外部上傳圖像的編輯體驗,用戶可透過左側的「編輯」按鈕或燈箱中的「編輯」按鈕進入編輯器。​

Midjourney 多圖層的應用方法(感謝 X 網友 Tatiana Tsiguleva 的分享)

「Weird」參數回歸

Midjourney 在 V7 版本中重新引入了「Weird」參數,允許用戶在生成圖像時加入更多創意與實驗性。​

  • 參數範圍:​0 至 1000,最高可達 3000。​
  • 搭配建議:​與高值的「Stylize」參數結合使用,可創造出更具藝術感與獨特風格的圖像。​

此功能旨在讓用戶突破傳統美學框架,探索更多元的視覺表現。​

結語

Midjourney 鼓勵用戶在 Discord #ideas-and-features 頻道分享對新功能的看法,並在 #v7-showcase 頻道展示創作成果。​

隨著 V7 版本的推出,Midjourney 持續致力於提供更強大且直觀的創作工具,滿足用戶日益多元的創作需求。

進一步閱讀
  1. Midjourney 將 sref V7 設為預設
  2. Midjourney V7 大幅提速,生成成本腰斬,推出新實驗模式
  3. Midjourney V7 優化準確性及手部呈現,並推出 exp 實驗性參數
  4. Midjourney V7 持續升級:導入 V6 熱門功能、AI 輔助提示與用戶回饋加速進化
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