摘要：OpenAI 的 Deep Research 和 DeepSeek R1 是两款先进的 AI 驱动研究工具，专为深度信息综合而设计。虽然两者都针对广泛的网络探索和分析进行了优化，但它们在方法论和性能基准上各有侧重，以满足不同用户的需求。
OpenAI’s Deep Research and DeepSeek R1 are two Advanced AI-driven research tools designed for deep information synthesis. While both tools are optimized for extensive web exploration and analysis, they have distinct methodologies and performance benchmarks that cater to different user needs.
OpenAI 的 Deep Research 和 DeepSeek R1 是两款先进的 AI 驱动研究工具，专为深度信息综合而设计。虽然两者都针对广泛的网络探索和分析进行了优化，但它们在方法论和性能基准上各有侧重，以满足不同用户的需求。
• Automated multi-step research with real-time adaptability（自动化多步骤研究，具备实时适应能力）
• Advanced reasoning capabilities for structured synthesis （拥有用于结构化综合的高级推理能力）
• Integrated Python tools for data visualization and analytics （集成了用于数据可视化和分析的 Python 工具）
• Extensive citation documentation for credibility verification （提供广泛的引文文档以验证信息的可靠性）
• Optimized for professionals in finance, science, policy, and engineering （针对金融、科学、政策和工程领域的专业人士进行了优化）
• Optimized for high-precision search across diverse knowledge domains（针对跨多个知识领域的高精度搜索进行了优化）
• Strong performance in mathematical and technical tasks（在数学和技术任务上表现出色）
• Built-in multilingual support for cross-lingual research（内置多语言支持，便于跨语言研究）
• Efficient processing speed with scalable infrastructure（具备高效的处理速度和可扩展的基础设施）
• Focus on open-source research applications（专注于开源研究应用）
• Deep Research achieved 26.6% accuracy on expert-level questions, excelling in chemistry, humanities, social sciences, and mathematics. （Deep Research 在专家级问题上取得了 26.6% 的准确率，在化学、人文、社会科学和数学领域表现出色。）
• DeepSeek R1’s performance has not been explicitly benchmarked on this exam but is known for its superior mathematical problem-solving abilities.（DeepSeek R1 的表现尚未在此考验中进行明确的基准测试，但以其卓越的数学问题解决能力而闻名。）
• Deep Research: Outperformed previous AI models in real-world research tasks with state-of-the-art results in reasoning and tool use.（在现实世界的研究任务中超越了以往的 AI 模型，在推理和工具使用方面取得了最先进的成果。）
• DeepSeek R1: Not specifically tested in GAIA but excels in algorithmic problem-solving and scientific computation.（虽然未在 GAIA 中进行专门测试，但在算法问题解决和科学计算方面表现优异。）
• Complex Research Tasks: Example—Identifying iOS and Android adoption rates, language-learning preferences, and mobile penetration changes across multiple countries.（复杂研究任务：例如——识别多个国家中 iOS 和 Android 的采用率、语言学习偏好以及移动设备普及率的变化。）
• Expert-Level Problem Solving: Example—Conducting technical analysis on mixed-gas sorption in glassy polymers for scientific research.（专家级问题解决：例如——对玻璃态聚合物中混合气体吸附现象进行技术分析，以支持科学研究。）
• Advanced Mathematical Computation: Example—Solving high-order differential equations and scientific simulations.（高级数学计算：例如——求解高阶微分方程和进行科学仿真。）
• Cross-Lingual Knowledge Retrieval: Example—Synthesizing research in multiple languages to provide broader perspectives.（跨语言知识检索：例如——整合多种语言的研究成果，提供更广泛的视角。）
DeepSeek R1• Available now for Pro users (up to 100 queries/month)（现已面向 Pro 用户开放（每月最多 100 次查询））
• Coming soon for Plus and Team users（Plus 和 Team 用户即将推出）
• Expansion plans for Enterprise users and additional regions（正计划扩展至企业用户以及更多地区）
• Enhancing access to specialized and subscription-based data sources（加强对专业及订阅制数据源的访问）
• Integrating with OpenAI’s “Operator” for real-world task execution（与 OpenAI 的 “Operator” 集成，实现现实任务执行）
• Expanding multimodal capabilities, including embedded analytics and interactive reports（扩展多模态能力，包括嵌入式分析和交互式报告）
DeepSeek R1• Improved knowledge retrieval and summarization capabilities（改进知识检索和摘要能力）
• Expansion of real-time interactive research applications（扩展实时交互式研究应用）
• Greater emphasis on AI ethics and responsible AI research（更加重视 AI 伦理和负责任的 AI 研究）
Both OpenAI’s Deep Research and DeepSeek R1 push the boundaries of AI-powered knowledge synthesis. While Deep Research excels in structured research, citation management, and automated reasoning, DeepSeek R1 is more adept at solving complex mathematical and computational problems. The choice between the two depends on the specific needs of the user, whether for academic, technical, or policy-oriented research.
OpenAI 的 Deep Research 和 DeepSeek R1 都在推动 AI 驱动的知识综合的边界。Deep Research 在结构化研究、引用管理和自动化推理方面表现出色，而 DeepSeek R1 则在解决复杂数学和计算问题方面更为擅长。选择哪款工具取决于用户的具体需求，无论是学术、技术还是政策导向的研究。
来源：小陈科技观察