Openai vient de lancer son nouvel agent de recherche sur l'IA - Recherche en profondeur. Comme son nom l'indique, ce nouvel agent est capable de faire des recherches détaillées et de créer des rapports analytiques, des articles complets, des articles techniques, etc. En concurrence face à face avec la recherche en profondeur des Gémeaux de Google, l'agent se vante d'une analyse approfondie et de compétences de synthèse avancées. Dans cet article, nous verrons comment la recherche approfondie d'Openai se compare à la recherche profonde de Google Gemini moins chère mais formidable.
Les modèles d'IA génératifs peuvent encore structurer les données dans des rapports ou des articles avec des images, des graphiques et des graphiques. Et maintenant que la plupart des chatbots Genai sont livrés avec une fonction de recherche Web, ils peuvent même citer les sources dans la réponse.
Cependant, les recherches effectuées par ces outils d'IA sont principalement au niveau de la surface. En outre, il faut de nombreux niveaux d'itération et de multiples invites pour obtenir une réponse cohérente et complète. De plus, il y a toujours le souci des hallucinations, où parfois même les sources mentionnées n'existent pas. C'est pourquoi nous avons besoin d'outils de recherche plus avancés.
Les outils de recherche profonds alimentés par AI visent à automatiser et à améliorer ce processus. Ils effectuent des recherches approfondies, analysent de grandes quantités de données et génèrent des rapports bien structurés avec des citations crédibles. Les deux outils génératifs d'IA les plus populaires de cette catégorie sont Google Gemini Deep Research et le nouvel agent de recherche en profondeur d'OpenAI.
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Maintenant, passons dans la viande du sujet. Dans cette section, nous comparerons la recherche approfondie d'Openai à la recherche approfondie de Google Gemini en fonction de leurs fonctionnalités, de leurs prix et de leurs compétences en recherche. L'objectif de cette comparaison est de savoir si la recherche en profondeur Openai vaut vraiment 10 fois le prix de la recherche approfondie de Google Gemini.
Nous ferons la comparaison Openai vs Google Deep Research en 2 parties:
| Feature | OpenAI Deep Research | Google Gemini Deep Research |
| Release Date | February 2nd, 2025 | December 11th, 2024 |
| Reasoning Model | OpenAI o3 | Google Gemini 1.5 Flash |
| Cost | 0/month (Pro users, 100 queries/month) | /month (Gemini Advanced) |
| Availability | US-only (expanding to Plus/Enterprise users soon) | Global via Gemini web app (English-only) |
| Compute Limits | Longer queries consume more resources | Daily request caps |
Il est temps pour la confrontation ultime. Nous allons maintenant essayer les deux outils pour la même invite et comparer leurs capacités de recherche profondes. Nous évaluerons à la fois le processus et la profondeur de la recherche ainsi que la structure et la qualité des rapports générés.
Voici un Openai rapide a essayé de démontrer les compétences de son agent de recherche en profondeur. L'outil est invité à générer un rapport basé sur une analyse par pays de la pénétration mobile% des 10 premiers pays développés et en développement. Il est également demandé de trouver les taux d'adoption iOS et Android et le% des personnes qui souhaitent apprendre une nouvelle langue, pour le même groupe démographique. Voyons comment les recherches profondes Openai font cela.
Invite: «Aidez-moi à trouver des taux d'adoption iOS et Android,% qui veulent apprendre une autre langue et un changement de pénétration mobile, au cours des 5 dernières années, pour les 10 meilleurs pays développés et les 10 meilleurs pays en développement par PIB. Posez ces informations dans un rapport formaté, un tableau sur les métriques, et incluez des recommandations sur les marchés à cibler pour une nouvelle application de traduction de ChatGpt, se concentrer sur les marchés que Chatgpt pourrait mieux se développer. »
Réponse initiale par Openai Deep Research:
Invite de suivi: «Pénétration en pourcentage et examinez l'utilisation globale. Faites vos meilleures hypothèses sur le reste! »
Réponse finale par Openai Deep Research:
L'agent de recherche en profondeur d'OpenAI a pris 11 minutes pour recueillir des informations à partir de 29 sources pertinentes et générer le rapport.
L'agent de recherche en profondeur suit un processus hautement itératif qui est dynamique en temps réel. L'agent pose d'abord quelques questions en fonction de l'invite pour comprendre le besoin exact de l'utilisateur. Cela établit le contexte et la perspective, donnant quelques pointeurs et orientation pour que l'agent recherche.
L'agent suit ensuite une approche étape par étape à commencer par l'extraction des données, suivie d'une validation des données, puis d'une annotation, et finalement se terminant par une analyse des tendances. À la suite de ce processus, la sortie est organisée dans une séquence claire et courique. Il commence par un aperçu de la question de recherche et se termine par des idées synthétisées et des recommandations stratégiques.
L'agent souligne la transparence en rendant l'ensemble du processus de recherche visible pour l'utilisateur avec des mises à jour en temps réel. Il affiche même des graphiques et des graphiques à l'écran, et annote les tendances au fur et à mesure qu'il fonctionne à travers les données. Cela permet à l'utilisateur de comprendre facilement le flux du processus et de voir exactement comment les conclusions sont atteintes.
Les recherches approfondies d'Openai font une analyse très profonde du sujet et génère un rapport holistique et complet. Les sources de déclarations particulières sont mentionnées parallèlement, dans le rapport, pour vérification directe. L'interface de recherche répertorie également les sites Web source séparément sur le panneau latéral pour un accès facile et direct.
Essayons maintenant la même invite sur la recherche en profondeur des Gémeaux de Google et voyons ce qu'il parvient à retirer.
Remarque: Étant donné que la recherche en profondeur des Gémeaux ne pose pas de questions de suivi avant de générer la réponse, j'ai ajouté l'invite de suivi avec l'invite d'origine, pour une comparaison équitable.
Réponse initiale de Google Gemini Deep Research :
Réponse finale par Google Gemini Deep Research :
Google Gemini a pris environ 6 minutes pour s'approvisionner, vérifier et analyser les données de 29 sources pertinentes et générer le rapport.
Google Gemini partage d'abord son plan sur la façon dont il a l'intention de faire la recherche, en commençant par la recherche sur le Web, en analysant les résultats, puis en créant le rapport. L'utilisateur a la possibilité de modifier ce plan et de guider le modèle dans la bonne direction, avant de commencer la recherche.
Bien que la recherche commence par le modèle énumérant ce qu'il fait, le processus devient rapidement statique. Il montre simplement une liste des sites Web que le modèle lit, ajoutant plus de sites, à mesure que la recherche progresse.
La production de recherche approfondie de Gemini est livrée en tant que rapport détaillé bien écrit qui peut être ouvert dans Google Docs. Le rapport est divisé en sections bien définies, y compris une section «méthodologie de recherche» qui explique comment la recherche a été effectuée et justifie la qualité des sources. Le rapport comprend également des tables bien structurées résumant les données avec des chiffres explicites de comparaison. Ces tables peuvent également être ouvertes dans Google Sheets.
Les sources utilisées dans chaque paragraphe sont répertoriées à la fin de ce paragraphe, afin que les utilisateurs puissent les référer directement ou les explorer davantage. Cependant, il ne marque pas explicitement quelle phrase provenait de quelle source.
| Parameter | OpenAI Deep Research | Gemini Deep Research |
| Research Methodology | – Highly iterative and visibly time‑intensive. – Uses live data extraction, cross‑checking, and annotations. – Transparent, real‑time process. |
– Systematic and thorough. – Details its data-gathering process in a ‘Research Methodology’ section. – Extensive source review. |
| Research Time | 5 – 30 minutes | 5 – 15 minutes |
| Depth of Analysis | – Very deep analysis of comparatively fewer sources. – Provides on‑screen charts, trend lines, and historical context. – Shows detailed comparisons between regions. |
– In-depth analysis of a more extensive resource pool. – Provides a summary table with explicit figures and contextual narrative for each market. |
| Interface & Visual Features | – Dynamic interface with real‑time interactive visuals (charts, graphs, annotations). | – Static process interface. – Output delivered as a well‑formatted written report with structured headings and summary tables. |
| Tools and Supporting Features | – Integrated charting, annotation, and live data extraction tools. | – Leverages web search and document synthesis tools. |
| Output Structure & Clarity | – Multi‑layered structure with a better flow: overview → live data gathering → visual analysis → insights/recommendations. – Clearer and more direct citations. |
– Clearly organized written report with distinct sections. – Detailed narrative that encourages self‑paced review and further learning. |
| Recommended Use Case | Ideal for decision‑makers and analysts who value seeing the research process live and in full transparency. | Ideal for strategic planning where a thorough, static, well-cited document is needed. |
Openai Deep Research et Google Gemini Deep Research apportent de puissantes capacités de recherche axées sur l'IA à la table. Les recherches approfondies d'OpenAI se concentrent sur l'analyse interactive en temps réel avec transparence. Pendant ce temps, Google Gemini Deep Research propose une méthodologie de recherche plus abordable mais structurée, présentant un rapport bien formé et convivial. Alors qu'Openai Deep Research fournit des informations plus profondes avec une approche plus itérative, la recherche approfondie des Gémeaux reste un concurrent solide pour les utilisateurs qui préfèrent une production de recherche directe à un prix inférieur.
Le choix entre les deux dépend vraiment de vos besoins. Si vous avez besoin d'informations détaillées et en temps réel avec des annotations en direct, Openai Deep Research vaut l'investissement. Cependant, si vous préférez un document de recherche abordable, statique mais bien structuré, Google Gemini Deep Research est un choix solide.
a. Premièrement, la recherche approfondie d'Openai est un agent, tandis que Google Gemini Deep Research est un chatbot d'IA. Openai Deep Research se concentre sur un processus de recherche itératif en temps réel avec des annotations en direct et une transparence. D'un autre côté, Google Gemini Deep Research propose des rapports structurés basés sur des documents avec des citations de source étendues.
Q2. Ce qui est plus rapide - Openai Deep Research ou Google Gemini Deep Research?a. La recherche approfondie de Google Gemini est généralement plus rapide, terminant des recherches en 5 à 15 minutes, tandis que la recherche profonde Openai peut prendre entre 5 et 30 minutes selon la complexité de la requête.
Q3. La recherche approfondie de Google Gemini est-elle plus rentable que la recherche en profondeur ouverte?a. Oui, la recherche en profondeur de Google Gemini ne coûte que 20 $ / mois, tandis que la recherche en profondeur Openai est nettement plus chère à 200 $ / mois pour les utilisateurs professionnels.
Q4. Quel outil de recherche sur l'IA est le meilleur pour la prise de décision commerciale?a. La recherche en profondeur Openai est mieux adaptée aux décideurs basés sur les données qui ont besoin de connaissances en direct et d'un processus de recherche transparent. La recherche approfondie de Google Gemini est idéale pour la planification stratégique structurée et basée sur des documents.
Q5. Openai est-elle une recherche profonde à tous?a. Pas encore. Actuellement, Openai Deep Research n'est disponible qu'aux États-Unis et cela aussi, pour uniquement les abonnés. On s'attend à ce qu'il déploie bientôt davantage d'utilisateurs dans d'autres pays. Pendant ce temps, Google Gemini Deep Research est disponible dans le monde entier pour les utilisateurs avancés de Gemini.
Q6. Quel outil offre une meilleure visualisation et une meilleure représentation des données?a. La recherche profonde Openai excelle dans les visuels interactifs, les annotations en direct et la cartographie dynamique. Google Gemini Deep Research présente des données dans des tables structurées mais manque de mises à jour visuelles en temps réel.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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