人工智能研究領域迎來革命性突破，Perplexity AI 於 2025 年 2 月 14 日正式推出 Deep Research 功能，這項免費開放的核心技術不僅重新定義資訊處理效率，更在 AI 競賽中對 OpenAI 與 Google 形成直接挑戰。

技術架構與運作流程

三階段認知處理系統

Deep Research 的運作核心建立在仿人類認知的三階段架構：首先進行大規模資料爬梳，系統能在 90 秒內掃描超過 200 個權威來源，包括學術期刊、財報文件與即時新聞。不同於傳統檢索工具，其特徵在於第二階段的動態推理模組，會根據初步發現自動生成後續研究路徑，這種遞歸式學習機制使分析深度可達傳統方法的 4.7 倍。最後的綜合報告階段採用專利敘事引擎，將碎片化資訊轉化為結構嚴謹的專業文件。

性能基準與實測表現

學術評測全面領先

在權威的 Humanity’s Last Exam 綜合知識測試中，Deep Research 以 20.5% 準確率大幅超越 Gemini Thinking（15.2%）與 ChatGPT o3-mini（12.8%）。值得注意的是，其在地球科學與金融工程領域的表現分別達到 34.7% 與 41.2%，展現跨學科優勢。更關鍵的是 SimpleQA 事實性測驗中 93.9% 的準確率，這項指標直接反映系統的資訊可靠性，較業界平均水準高出 22 個百分點。

市場定位與競爭分析

商業模式創新突破

Perplexity 採取激進的免費策略，基礎用戶每日可進行 5 次深度查詢，相較 OpenAI 的 200 美元月費制形成鮮明對比。這種定價策略背後隱含的數據網絡效應值得關注—據內部數據顯示，Pro 用戶的查詢量中有 68% 會主動選擇公開報告，持續豐富系統的訓練資料庫。

技術比較層面，Deep Research 的迭代搜尋（Iterative Search）功能使其有別於 ChatGPT 的線性檢索。在專利分析任務中，前者能自動延伸 4.3 個關聯技術分支，而競爭產品平均僅 1.7 個延伸維度。輸出功能支援 PDF 與 Markdown 格式，特別針對學術寫作與程式開發需求設計，這在現有競品中屬獨創性功能。

結語

Perplexity 的 Deep Research 不僅是技術突破，更是知識民主化進程的重要里程碑。其創新的三階段認知架構與激進的免費策略，正在重塑專業服務市場。儘管面臨運算成本與監管合規的雙重挑戰，該系統展現的 93.9% 事實準確率與跨領域分析能力，已為 AI 輔助研究樹立新標竿。未來發展將取決於動態推理引擎的持續優化與商業生態系的建立，這項技術可能引發的生產力革命，值得每個知識工作者密切關注。