秘塔AI深度评测：动态问题链功能实测与效率解析

秘塔AI近期上线了“深度研究”功能。

相较于已有的“深入模式”，这项新功能实现了关键跨越：它能将复杂问题拆解为多个子任务，系统性地执行查找、分析与交叉验证，最终生成逻辑严密、信息密度高的研究报告。

从BrowseComp等权威评测集的数据看，秘塔AI表现突出，尤其在中文任务上，其得分超越了DeepSeek-R1和通义开源的WebSailor-72B等强劲模型。

“深度研究”的实际效能与准确性如何？我们通过实测进行验证。

01. 深度研究怎么用？

操作入口直观。访问秘塔AI官网，选择“深度研究”模式即可。

输入研究问题或任务描述，点击发送，系统即开始自动化处理。

以近期热点“Google截胡Windsurf”为例，我们可以用此功能梳理事件脉络。

直接提问：“OpenAI原本要收购Windsurf，结果被Google抢先了。这事到底咋回事？”

秘塔AI会在研究过程中展示动态的“问题链”。这不同于静态问答，它模拟了逐步推演的研究过程，引导用户跟随其思考路径。

第一步，拆解问题并梳理背景，例如：

OpenAI在2024-2025年的公开收购计划或声明中是否提及Windsurf公司？

Google收购Windsurf的具体时间、金额以及Windsurf的核心AI技术专利清单；

Windsurf公司创始人或CEO关于OpenAI与Google收购竞争的公开采访内容；

第二步，展开深入的具体研究：

微软与OpenAI合同中是否存在阻止收购Windsurf的条款？微软2025年的官方声明是什么？

Google DeepMind反向收购Windsurf核心团队后的技术整合路线图是怎样的？

Windsurf创始人Varun Mohan在2025年7月的媒体采访中，解释选择Google而非OpenAI的直接问答内容是什么？

其优势在于，问题链会持续发散，每个思考节点都会形成初步结论。点击节点可查看详细内容和全部信息来源。

关键的是，系统会验证每个节点的结论明确性。当信息不足时，它会标注“结论待完善”，这比生成不确定内容更为可靠。

最终，它会整合所有信息碎片，输出一份完整的深度研究报告，通常包含：

完整的问题链；

文字报告；

信息来源；

值得一提的是，秘塔内置了来源管理功能。

传统研究依赖经验判断.gov、.edu、.org等域名的权威性。现在，秘塔AI支持“适应你的信息偏好”。

用户可以手动设置信息源偏好，系统会据此在生成结果时优先采用或屏蔽特定网站的内容。

此外，它能生成可交互的研究报告。

报告生成后，用户可继续追问，以获取延伸内容。

例如，追问：“Windsurf到底是做什么的？它有什么独特技术或者团队，能让OpenAI和Google抢着要？”

再次生成的回答，支持一键转化为互动研究报告、海报和PPT。

追问可以持续深入：“这件事对OpenAI打击大吗？他们接下来会怎么办？有没有转头投资别的项目？”

02. 内容分类更懂你

秘塔允许用户设置搜索范围，包括全网、文库、学术、视频等类型。

区别于普通搜索引擎的泛化抓取，秘塔支持预先选定信息源类型。例如，进行专业学术研究时，可将范围设置为“学术”。

提示词示例：收集2020-2024年间，关于阿尔茨海默病早期干预的研究进展，按研究方法与治疗手段分类。

它也能针对视频内容进行深度研究，并生成视觉效果出色的报告。

提示词示例：请整理2025年上半年关于AI发展的高质量演讲内容，包括OpenAI Dev Day、WAIC 2025、DeepMind研究日等会议中的核心观点，重点关注大模型落地、Agent演进、多模态能力等话题，提炼演讲精华并输出摘要。

03. 一些分享

整体体验下来，秘塔的深度研究功能像一个高效的研究搭档。它不止于信息检索，更深度参与了研究流程，实现了对复杂问题的逐步拆解与溯源。

对于内容创作者或研究者，面对紧迫的选题和庞杂信息，手动检索易陷入效率瓶颈。直接使用秘塔深度研究，不仅能大幅压缩步骤，有时还能提供新的研究视角与线索。

本质上，它补足了传统工具缺失的“结构化思考”环节。在信息过载而时间有限的当下，此类AI能力的实用价值显著。

如果你常需进行市场调研、撰写报告或准备内容，建议尝试此功能。善用工具者，能在效率与成果质量上获得双重提升。

来源：互联网