Глубокие исследования Perplexity против Deep Research ChatGPT против Deep Research Gemini: какой из них действительно работает?

Perplexity Deep Research создаёт наиболее надёжные и хорошо задокументированные исследовательские отчёты. ChatGPT Deep Research генерирует наиболее полный (и длинный) результат. Gemini Deep Research лучше всего интегрируется с вашими существующими данными Google. Все три имеют значительные ограничения, о которых вы должны знать перед их использованием. Вот что произошло, когда я запустил все три на одних и тех же 5 исследовательских задачах.

Что я тестировал

Пять исследовательских задач разной сложности: фактический вопрос с чётким ответом («Какие текущие требования ЕС AI Act для универсальных AI?»), анализ рынка («Сравните рынок AI инструментов кодирования в 2026 — ключевые игроки, доля рынка, цены»), анализ тенденций («Как AI внедряется в K-12 образование в 2026?»), анализ конкуренции («Проанализируйте конкурентную позицию Anthropic против OpenAI по состоянию на апрель 2026»), и личный вопрос рабочего процесса («Исследуйте лучшие инструменты для создания AI-powered второго мозга в 2026»).

Результаты по инструментам

Perplexity Deep Research последовательно производил самый надёжный результат. Каждое утверждение имело пронумерованную ссылку, ведущую на конкретный источник. Отчёты были лаконичны — 1500–2500 слов — и хорошо структурированы. Где ему не хватало: иногда он упускал релевантные источники, которые нашли другие инструменты, и глубина анализа была поверхностнее, чем у ChatGPT.

ChatGPT Deep Research производил самые исчерпывающие отчёты — 3000–5000 слов с детальным анализом, множеством перспектив и обширными примерами. Качество рассуждений было отличным. Где ему не хватало: ссылки были менее точными, чем у Perplexity, и длина отчётов затрудняла быстрое действие. Некоторые утверждения были представлены уверенно, но их было сложно проверить.

Gemini Deep Research хорошо работал на задачах, которые пересекались с сильными сторонами данных Google — образовательный контент, анализ новостей и всё, что могло выиграть от источников YouTube и Google Scholar. Где ему не хватало: он был самым слабым в конкурентном анализе и исследованиях рынка. Его уникальное преимущество проявилось, когда я попросил его перекрёстно ссылаться на исследования с моими файлами Google Drive.

Когда использовать каждый

Используйте Perplexity Deep Research, когда вам нужны факты, которые вы можете проверить, когда исследование будет опубликовано или поделено, и когда вы хотите лаконичный, практический результат.

Используйте ChatGPT Deep Research, когда вы хотите исчерпывающее покрытие сложной темы, когда вы изучаете предмет для собственного понимания, и когда глубина важнее краткости.

Используйте Gemini Deep Research, когда ваше исследование включает информацию в вашей экосистеме Google, когда вы хотите исследование, которое учитывает ваш личный контекст, и когда источники, которые вам нужны, академические или из индексированного Google контента.

Честное ограничение

Ни один из этих инструментов не заменяет настоящей исследовательской экспертизы. Они ускоряют исследовательский процесс — иногда драматически — но они не проверяют свои собственные результаты, они могут упустить важные нюансы, и они иногда представляют неопределённую информацию с неуместной уверенностью. Используйте их как помощников в исследованиях, а не как авторитеты в исследованиях.

Полное сравнение всех AI моделей см. на нашей странице State of AI Models.

Раскрытие информации: Некоторые ссылки в этой статье являются партнёрскими ссылками. Мы рекомендуем только инструменты, которые мы лично тестировали и регулярно используем. См. нашу полную политику раскрытия информации.