Deep Research: когда ИИ становится вашим научным сотрудником

Представьте, что у вас есть личный аналитик, который за чашкой кофе готовит 20-страничный отчёт о рыночных трендах, сравнивает политики приватности социальных сетей или прогнозирует последствия новых законов — именно так работает Deep Research. Это не следующий шаг после RAG, а качественный скачок: если RAG-системы как те, что мы разбирали ранее отвечают на вопросы, то Deep Research ставит эксперименты.

Как работает Deep Research?

Эти системы объединяют нейропоиск, многоагентные архитектуры и продвинутый анализ данных. В отличие от классического поиска, в котором ИИ-агент лишь агрегирует информацию, Deep Research:

автономно планирует исследование, разбивая запрос на подзадачи (например, «сравнить → проверить → спрогнозировать»);
итеративно уточняет гипотезы, как учёный в лаборатории — если первые источники противоречат друг другу, система меняет стратегию;
синтезирует выводы в структурированный формат (отчёты, таблицы, графики), сохраняя «цитатник» источников, словно RAG с гипертрофированной памятью.

Пример: запрос «Как квантовые компьютеры повлияют на криптографию к 2030 году?» превращается в документ с анализом паттернов патентов, интервью экспертов и моделями рисков — всё за 15 минут вместо недель ручной работы.

Кто в авангарде?

OpenAI Deep Research
Базируется на модифицированной модели GPT-4o с фокусом на длинные контексты (до 1 млн токенов). Система умеет «переваривать» PDF-файлы, таблицы и даже чертежи, проверяя их на внутреннюю согласованность. Как и в продвинутых RAG-системах, каждый вывод привязан к источнику, но с добавлением «уверенности модели» в виде процентов.
Gemini Research (Google)
Использует модель Gemini 2.5 Pro с мультимодальным подходом: анализирует тексты, изображения и аудио, создавая интерактивные презентации. Уникальная фишка — «живые» графики, которые обновляются при изменении исходных данных. Однако, как показали метрики качества для сложных систем, точность пока отстаёт от решения OpenAI.
Qwen3 Deep Research
Тёмная лошадка от Alibaba Cloud. Модель Qwen3-235B выделяется скоростью (примерно в 3 раза быстрее GPT-4o) и поддержкой 48 языков, включая редкие вроде суахили. Но главное — встроенный модуль проверки фактов, который перепроверяет каждый тезис через 2 — 3 независимых источника, снижая риск галлюцинаций. Идеально для журналистских расследований.
Perplexity Labs
Специализируется на научных исследованиях — от анализа клинических испытаний до предсказания кристаллических структур. Система экспортирует данные в LaTeX и Markdown, но, в отличие от Qwen3, плохо работает с неанглоязычными источниками.

Кого выбрать?

Для бизнеса: OpenAI — лидер по глубине, но требует бюджета.
Для науки: Qwen3 с её фактчекингом и многоязычностью.
Для стартапов: локальные решения на базе архитектурных паттернов автономных систем, но с риском «сырости».

Почему это меняет правила игры?

Deep Research — не просто инструмент, а прообраз AGI. Как и нейропоиск, он стирает грань между поиском и творчеством, но идёт дальше: вместо ответов на вопросы — генерация новых знаний. Остаётся вопрос: станет ли это концом традиционного SEO или рождением новой «оптимизации под ИИ-исследователей»?

Подписывайтесь на Telegram-канал «Технооптимисты» (https://t.me/drv_official) — разбираем, как нейросети переизобретают науку. От RAG до Deep Research: только практика, никаких абстракций.