Perplexity Deep ResearchがOpenai＆Geminiを取り入れています

AIの研究環境は、Perplexityの深い研究で熱くなります。 OpenaiとGoogle Geminiは以前にこの分野を支配していましたが、困惑が競争に参加しました。 これは、これらのツールを効果的に利用するユーザー向けのより速く、より正確で効率的な研究につながります。 Perplexity Deep ResearchとOpenaiとGeminiを比較しましょう

目次

困惑の深い研究とは？
困惑の深い研究価格
どのように機能しますか？
困惑の深い研究対競争
困惑の深い研究へのアクセス
Perplexity vs. Openai vs. Google
• 比較プロンプト
  分析
  結論
最終的な考え

困惑の深い研究とは？

深い研究は、高度なAIツールです。 クエリが与えられた場合、多数の検索を実行し、さまざまなソースを分析し、情報を包括的なレポートに合成します。これらはすべて3分以内です。 それは人間の研究者の徹底性を模倣し、研究を大幅に高速化します。

困惑深い研究価格

Prplexity AIは、幅広いアクセスを目指して、深い研究を自由に利用できるようにします。 非担当者は毎日5回のクエリを取得しますが、プロサブスクライバー（月額20ドル）が500を受け取ります。現在はWebベースで、IOS、Android、およびMacに近日公開されます。

どのように機能しますか？

ディープリサーチは、Perplexityの既存の機能に基づいて構築され、数分で人間の専門家に時間がかかるものが完了します。これには次のことが含まれます

反復的な研究と推論：

ツールは、ドキュメントを繰り返し検索、評価し、そのアプローチを改良し、人間の調査を反映しています。

• 包括的なレポート生成：徹底的なソース分析の後、ディープリサーチは詳細なレポートを作成します。
• Perplexity Deep Research vs.競合他社
ディープリサーチは印象的なパフォーマンスを誇っており、人類の最後の試験（100人の被験者にわたる3,000を超える質問のベンチマーク）の精度が21.1％を獲得しています。これは、Gemini ThinkingやDeepseek-R1など、いくつかの主要なモデルよりも優れています。

困惑の深い研究へのアクセス

perplexity.aiにアクセスして、検索ボックスオプションから「ディープリサーチ」を選択します。 ワークフローに簡単に統合できるように設計されています

Prplexity AIの深い研究は、AI支援の研究に革命をもたらし、効率的でアクセスしやすい専門家レベルの洞察を提供する態勢が整っています。

Perplexity vs. Openai vs. Google

Feature	Perplexity Deep Research	OpenAI Deep Research	Google Gemini Deep Research
Release Date	February 2025	February 2, 2025	December 11, 2024
Pricing	Free (limited); /month (Pro, 500 queries)	0/month (100 queries)	/month (Gemini Advanced)
Processing Time	Under 3 minutes	5–30 minutes	Typically under 15 minutes
Accuracy (Humanity's Last Exam)	20.5%	Higher than 20.5%	6.2%
Availability	Web; iOS, Android, Mac (upcoming)	U.S. only; expanding	Global (Gemini web app, English-only)

比較プロンプト：

"iOSおよびAndroidの採用率、別の言語を学びたい人の割合、GDPによる先進国および発展途上国の過去5年間のモバイル浸透の変化を見つけます。

困惑の深い研究：

分析：

（3つのサービスを比較する提供された表は、そのフォーマットとコンテンツを保持しているものでほぼ同じままです。）

結論：

困惑は速度を提供しますが、そのレポートには完全性がありません。 Geminiは十分に構造化された静的レポートを提供しますが、Openaiの深い研究は、包括的で透明性のある動的なアプローチで優れており、重要な意思決定に最適な詳細な洞察と戦略的推奨事項を提供します。

最終的な考え

深い研究は、研究方法を大幅に変化させ、強力なツールへのアクセスを民主化し、潜在的に変革する産業を深く分析することに依存しています。 この進歩により、精度と包括性を維持しながら、より多くの聴衆がプロのグレードの研究にアクセスできるようになります。

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