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編輯：定慧

【新智元導讀】OpenAI剛用Deep Research搶了先手，谷歌直接掀桌！DeepMind祭出研究智能體雙殺，Max版質(zhì)量評分從66.1%暴拉到93.3%，知識工作自動化的軍備競賽正式進入貼身肉搏。

在AI智能體上，谷歌這次又放出了個大招。

4月末，谷歌DeepMind一口氣甩出兩款AI研究智能體。

• Deep Research（標準版）：追求速度和低延遲，適合實時交互

• Deep Research Max（增強版）：追求最大詳盡度，用擴展test-timecompute異步跑后臺大任務

兩個智能體都基于剛發(fā)布的Gemini 3.1 Pro。

谷歌CEO Pichai也親自下場站臺。

Max版在三個權(quán)威基準測試中都拿到了SOTA得分：

• DeepSearchQA：93.3%，綜合網(wǎng)頁研究能力

• BrowseComp：85.9%，在網(wǎng)頁上定位難找事實

• Humanity's Last Exam(HLE)：54.6%，人類最難學科專家級題庫

這兩個智能體干的事情很直白：你給一個研究課題，它自己去網(wǎng)上扒資料、分析數(shù)據(jù)、生成帶圖表的完整報告。

標準版處理日常研究任務，Max版專攻重度場景：盡職調(diào)查、競品分析、市場研報，那種過去要一個分析師團隊干兩天的活。

Max版在DeepSearchQA基準上達到93.3%。

什么概念？

去年12月同一項測試，成績是66.1%。

四個月，漲了27個百分點！

Humanity's Last Exam上也從46.4%拉到54.6%，直接刷新紀錄。

有用戶表示日常版本的標準版即可代替日常的文獻研讀。

知識工作的自動駕駛時代

一個值得玩味的趨勢正在成型：AI研究工具正在從「輔助搜索」進化成「自主研究」。

過去的AI搜索是你問一句、它答一段。

現(xiàn)在的研究智能體是你丟一個課題，它自己跑幾十輪搜索-分析-驗證循環(huán)，最后交一份成品報告。

區(qū)別就像導航軟件和自動駕駛的距離。

谷歌、OpenAI、Anthropic三家同時押注這個方向。

Anthropic的Claude在代碼智能體上猛攻，OpenAI用Deep Research搶占研究場景，谷歌現(xiàn)在帶著93.3%的成績單殺回來。

Pichai親自在發(fā)布會上強調(diào)93.3%這個數(shù)字。他說這是通過增加計算資源達到的。

意味著，只需花更多的電，就能得到更準的答案。

計算資源成了新的入場券。小公司買不起。獨立顧問付不起。只有大企業(yè)才付得起。

這不是工具升級。這是商業(yè)模式的代際替換。

從「摘要機器」升級成企業(yè)工作流底座

去年12月，谷歌通過Interactions API向開發(fā)者開放了Gemini Deep Research智能體，讓開發(fā)者能用上谷歌最前沿的自主研究能力。

今天，谷歌把它推到下一個臺階。

Deep Research和Deep Research Max兩款智能體都由谷歌最強的模型Gemini 3.1 Pro驅(qū)動。

Deep Research已經(jīng)不再是一個聰明的「摘要機器」了。

它現(xiàn)在是金融、生命科學、市場調(diào)研等企業(yè)級工作流的底層基礎設施。

它的報告本身有獨立價值，但更重要的是——它是更復雜的AI智能體工作流的第一步：深度上下文收集。

一次API調(diào)用，開發(fā)者就能觸發(fā)一次徹底的研究工作流——史上第一次，把公開網(wǎng)頁數(shù)據(jù)和你自己的專有數(shù)據(jù)流融合在一起，輸出一份專業(yè)級的、帶完整引用的分析報告。

兩款智能體，匹配不同場景

谷歌設計了兩款智能體，對應從直接面向用戶到大規(guī)模離線處理的不同需求。

Deep Research（標準版）為速度和效率而生。

它取代了去年12月的預覽版本，顯著降低了延遲和成本，同時把質(zhì)量拉得更高。

適用場景：需要低延遲的交互式用戶界面。

Deep Research Max（增強版）為最大詳盡度和最高質(zhì)量而生。

Max利用擴展的test-timecompute（測試時計算），反復推理、檢索、精煉最終報告。

打通私有數(shù)據(jù)+原生圖表

Deep Research現(xiàn)在可以檢索：

• 公開網(wǎng)頁

• 任意遠程MCP服務器

• 用戶上傳的文件

• 連接的文件存儲

• 或以上任意子集的組合。

這套能力是專門為專業(yè)人士每天面對的復雜受限數(shù)據(jù)宇宙設計的。

MCP協(xié)議支持（最關鍵的一項）

你可以通過MCP協(xié)議，把Deep Research安全地連接到你自定義的數(shù)據(jù)和專業(yè)數(shù)據(jù)流——比如金融數(shù)據(jù)供應商、市場數(shù)據(jù)供應商。

Deep Research支持任意工具定義。

這讓它從一個網(wǎng)頁檢索器升級成了能在任意專業(yè)數(shù)據(jù)倉庫里自主導航的智能智能體。

過去分析師吃飯的家伙（彭博、FactSet、S&PGlobal終端），現(xiàn)在AI可以直接接入、自主查詢、綜合分析。

原生圖表與信息圖

Gemini API里的Deep Research第一次——不再只生成文字，還原生生成高質(zhì)量的圖表和信息圖。

底層實現(xiàn)用HTML或Nano Banana。

動態(tài)可視化復雜數(shù)據(jù)集，直接嵌入分析報告中。

過去一個分析師用Tableau/PowerPoint做2小時的圖表，Deep Research Max直接在報告里原生生成。

不用切換工具，不用再折騰對齊。

重磅合作伙伴

為了讓這項技術(shù)在低容錯率的專業(yè)領域真正落地，谷歌正在和金融、生命科學等行業(yè)的初創(chuàng)公司和企業(yè)密切合作。

比如——

谷歌正在與以下三家公司合作設計MCP服務器：

• FactSet（華爾街分析師標配終端）

• S&PGlobal（標普全球評級與數(shù)據(jù)）

• PitchBook（私募股權(quán)與風險投資數(shù)據(jù)庫）

讓共享客戶可以把金融數(shù)據(jù)接入Deep Research驅(qū)動的工作流，以閃電般的速度調(diào)取這些公司各自的海量數(shù)據(jù)宇宙，實現(xiàn)生產(chǎn)力的階躍式提升。

延伸解讀：FactSet+S&P+PitchBook=全球投行、PE、咨詢公司研究素材的三大上游供應商。它們主動把自己的數(shù)據(jù)接入谷歌的AI——意味著分析師過去賴以生存的數(shù)據(jù)訂閱護城河徹底消失。

過去你因為能用上這些數(shù)據(jù)而值錢，現(xiàn)在任何一個企業(yè)訂閱了Deep Research都能用上。

如何使用

即日起，Deep Research和Deep Research Max在GeminiAPI付費層開啟公開預覽。

開發(fā)者可以訪問谷歌官方開發(fā)者文檔，通過Interactions API開始構(gòu)建。

Deep Research和Deep Research Max很快也會通過谷歌Cloud開放給初創(chuàng)公司和企業(yè)。

谷歌做好了一個能替代分析師的AI，現(xiàn)在所有企業(yè)都可以用API調(diào)用它。

參考資料：

https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/next-generation-gemini-deep-research/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=