紧急消息！OpenAI现已免费推出Deep Research功能，配备强大AI代理

昨天凌晨4点30分，OpenAI发布了轻量级版本的Deep Research功能，显著提升了当前的速率限制，扩大了Plus、Team和Pro用户的使用范围。特别值得关注的是，从昨天起，免费ChatGPT用户也能够使用Deep Research，并且支持最新的o4-mini模型。

这里演示了免费版Deep Research的功能亮点。打开免费版ChatGPT后，会在界面中看到“深度研究功能”的入口，这也是Deep Research的表现形式。

举例来说，当你输入“我想写一份关于量子计算的论文，能帮我找一些资料吗？”时，ChatGPT会进行回应并邀请你补充更多细节，同时展示五个相关案例。

用户选择其中的五个点后，Deep Research随即启动，开始整合相关资料。

Deep Research的搜索时间依据查询主题的复杂度而定。简单问题可能只需几分钟，而如写论文这类需要大量资料检索和整合的任务，可能耗时较长。此次量子计算论文的资料搜集便用了近25分钟。完成后，ChatGPT会汇总所有整理内容，并附带源链接，极大节省了用户检索材料的时间。这个免费功能适用于写论文、旅游攻略、小说创作和金融分析等场景，使用体验非常高效且实用。

Deep Research最初于今年2月3日作为AI Agent模型推出，用户只需提供关键词，它就能搜索、分析并综合网络上数百个资源，生成专业水准的综合报告。该模型基于o3版本优化，针对网页浏览和数据分析场景进行专项适配，具备推理能力，能解析和理解互联网中的文本、图像及PDF文件，并灵活调整研究方向。

在研究过程中，若发现偏差，Deep Research还可回溯调整策略，保证最终结果准确、有价值。模型通过与环境交互，从反馈中不断学习最优策略，判断是否深入某网页及如何提取有效信息，这种实时决策能力保障了复杂研究的效率和质量。

除了强化学习技术，降低模型延迟也是Deep Research的重要进步。传统大模型为追求响应速度，往往无法深入思考。而Deep Research由多个协同工作模块组成，类似分层AI Agent。信息发现模块能够快速锁定网站、文档和数据库等来源，从中筛选高价值线索。

例如，用户想了解某疾病的最新研究时，信息发现模块会在学术数据库、科研机构官网、医学论坛等多个平台检索相关论文和专家观点，为后续综合分析提供丰富素材。其强大的筛选机制基于关键词、语义、时效性和可信度多维度过滤信息，剔除无关或低价值内容，极大提升了处理效率和质量。

筛选时，自然语言处理技术帮助精准理解信息含义，确保筛选结果高度契合用户需求。随后信息综合模块将多个渠道获得的资料整合，理清逻辑关系，把零碎信息组织成条理清晰的整体内容。

在“人类最终考试”这项涵盖约100门学科、包含3000多道简答和选择题的基准测试中，Deep Research展现了不俗实力，其准确率达到26.6%，优于其他知名的开源和闭源模型如R1、o1以及Grok2等。

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