「ChatGPT 與 Deep Research：一場尋找實用答案的比較」

我熱愛探索新知識，並喜歡深入研究，但有時候我只需要一個快速、有效的答案或簡明的任務指導。例如，當我想知道烤雞需要多長時間，或冥王星是否已經重新被認定為行星時，我希望能獲得一個簡短的要點列表和清晰的答案。

雖然 ChatGPT 的 Deep Research 功能在深入了解主題時表現出色，但我並未將其作為 AI 聊天機器人的默認工具。這個 AI 模型的數據庫和搜索工具幾乎能解決我日常生活中遇到的任何問題。我不需要一份關於如何準備一頓需十分鐘編寫的正式報告。不過，我發現 Deep Research 所提供的全面答案非常吸引人，因此決定將其與標準的 ChatGPT 模型進行比較，並給予一些我可能隨意提交的提示。

經典食譜的挑戰

在第一次測試中，我想看看這兩個模型如何處理一道經典而又有點嚇人的食譜：牛肉威靈頓。這道菜並不是可以隨便在工作日晚上快速準備的，它需要時間、耐心和精確的步驟。如果有任何一道菜需要 Deep Research 的幫助，那就是這道了。我詢問了兩個模型：「能否給我一個簡單的猶太牛肉威靈頓食譜？」

普通的 ChatGPT 幾乎立即給出了簡單而結構清晰的食譜。它清楚列出了食材的具體數量，將過程分解為可管理的步驟，並提供了一些有用的提示以避免常見的失誤。這正是我所需要的食譜。相對而言，Deep Research 花了整整十分鐘，提供了一本非常長且複雜的小型食譜書，內容圍繞這道菜。我獲得了多個版本的牛肉威靈頓，雖然都符合我的具體要求，但從 Jamie Geller 的靈感方法到19世紀的傳統做法，還包括一些替代方案。這還不算關於裝飾的額外建議，以及各種酥皮的黃油與麵粉比例分析。老實說，作為一個小知識的迷，我喜歡這些內容。但如果我只是想準備這道菜，這樣的信息就有點像那些需要滾動過去整個生活故事才能找到食材列表的食譜博客。

選購電視的考量

在第二次測試中，我想看看 Deep Research 是否能幫助我購買電視，因此我簡單詢問：「購買新電視時應考慮什麼？」

普通的 ChatGPT 給出了快速而清晰的答案。它將考慮因素分為屏幕尺寸、解析度、顯示類型、智能功能和端口。它告訴我 4K 是標準，8K 是多餘，OLED 具有更好的對比度，HDMI 2.1 非常適合遊戲，並且預算也很重要。我覺得我對應該注意的事項有了不錯的了解，完全可以進入商店進行購買。

Deep Research 這次的回應也很快，僅花了六分鐘就提供了一份關於幾款電視的完整報告。不同的是，這次我得到的不是簡單的優缺點列表，而是關於 OLED 與 QLED 面板的詳細信息、電視刷新率對視頻遊戲的影響，以及壓縮算法對流媒體質量的影響等冗餘細節。這些信息雖然非常有用，但對我來說完全是多餘的。與牛肉威靈頓不同，我不會定期回來查看電視購買指南。

天文學的探索

在最後一次測試中，我決定更學術地探討一下，因為我最近決定更認真地追求天文學作為一項愛好。我詢問：「望遠鏡是如何工作的？」

普通的 ChatGPT 立即給出了簡單易懂的答案。望遠鏡通過透鏡（折射望遠鏡）或鏡子（反射望遠鏡）來收集和放大光線。它簡要介紹了放大倍率、解析度和光收集能力，使其易於理解而不會過於技術化。

Deep Research 則提供了一份我可能在高中寫過的報告。在詢問我希望的技術深度後，我表示不希望太技術化，結果我等了約八分鐘，得到了關於光學、不同類型望遠鏡的發展（包括無線電望遠鏡）以及它們的工作原理的詳細討論。報告甚至包括了購買第一台望遠鏡的指南，以及關於地面觀測中大氣失真的討論。它回答了我未曾詢問的問題。老實說，我可能會在某個時候問這些問題，因此對後續問題的期待在這種情況下並不是一個大的負擔。不過，當下只需要幾句關於鏡子的介紹就足夠了。

經過這些測試後，我對 Deep Research 作為一個強大的 AI 工具的看法仍然保持積極，但我對其在常規 ChatGPT 使用中的過度表現有了更清晰的認識。它生成的報告詳細、組織良好，且寫作相當出色。對於隨意探索有趣信息來說，它非常不錯，但我更常需要的是一個簡單的答案，而不是一篇論文。有時候，淺嘗輒止比深入探討更為可取。

如果普通的 ChatGPT 能在幾秒鐘內準確提供 Deep Research 需要幾分鐘和大量不必要的上下文才能給出的答案，那麼我會在 99% 的情況下選擇普通版本。有時候，少即是多。儘管如此，Deep Research 在購物建議方面對於比電視更大的消費品，如汽車，甚至在尋找房屋時，仍然非常有用。但對於日常事務來說，Deep Research 的信息實在是過於冗長。我不需要為電動滑板車配備噴氣發動機，但在跨洲飛行時，擁有那台噴氣發動機是非常有必要的。

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