（注：“人类的最后考试”涵盖100多个科目、包含3000多个问题，涉及数学、科学、历史和文学等领域。）

　　在另一项SimpleQA（一个包含数千个测试事实性的问题库）的测试中，Perplexity Deep Research的表现更是明显远超领先模型，达到了93.9%的准确率。

　　更重要的一点是，Perplexity的Deep Research有够快——平均在3分钟内可以完成大多数研究任务。

　　从官方展示的案例来看，Deep Research擅长在金融、市场营销和技术等领域的深度研究，并且在健康、产品研究和旅行计划等领域作为个人顾问同样有用。

　　先是以类似论文“摘要”的形式，把问题的核心亮点全部提炼、总结出来，然后再撰写并展开包括Introduction在内的更多内容。

　　同样的，让Deep Research完成撰写“黄仁勋传记”，从输出内容和格式来看，是更加清晰且一目了然：

　　普通搜索为简单的查询提供快速的、表面的信息。它适用于查找基本事实或获得简短的摘要。另一方面，Deep Research是为需要深入分析的复杂、多层次的查询而设计的。正常的搜索通常会在几秒钟内产生结果。Deep Research是一个更耗时的过程，需要5到30分钟才能完成。

　　除了效果之外，对于Perplexity发布的Deep Research，网友们还有另外一个热议的焦点——名字。

　　CEO对此也给出了自己的答案，一言蔽之，就是“快好省”，不过他顺便还阴阳了一波OpenAI：