在人工智能领域，Deep Search 和 Deep Research 是两种不同的信息处理方式，尽管它们的目标都是帮助用户获取知识，但在功能和使用场景上存在显著差异。
Deep Search 更像是传统搜索引擎的升级版。它强调快速、实时地返回结果，适合处理简单或中等复杂度的问题。例如，当用户提出一个问题时，Deep Search 会立即从互联网上抓取相关信息，并以流式的方式同步展示答案。它的上下文处理能力有限，通常限制在32K 的文本范围内，适合快速查找明确的信息，比如某个事实、定义或数据点。
相比之下，Deep Research 则是一种更强大的“深度研究工具”。它专为复杂、多步骤的研究任务设计，能够自主进行多源信息的检索、整合和分析。与 Deep Search 不同，Deep Research 是异步的，用户需要等待几分钟到半小时才能获得最终结果。这是因为 Deep Research 会反复迭代搜索过程，基于先前的发现不断优化和深入挖掘，从而提供更全面、结构化的见解。此外，它的上下文容量更大（至少128K），能处理更复杂的主题，比如科学研究、行业分析或政策评估。总结来说，Deep Search 更适合快速查询，而 Deep Research 则是解决复杂问题的利器。两者的选择取决于用户需求：如果只是寻找简单的答案，Deep Search 就足够了；但如果需要深入分析和综合多个来源的信息，Deep Research 才是最佳选择。网友回复
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