Perplexity發布Deep Research,一天可免費查5次!跟OpenAI、Google一般搜尋差在哪?
Perplexity發布Deep Research,一天可免費查5次!跟OpenAI、Google一般搜尋差在哪?

重點一Perplexity推出Deep Research工具,在多項基準測試中表現優異,甚至超越Google Gemini Thinking等模型,以低價格提供媲美企業級的AI研究報告生成能力。

重點二 : Perplexity Deep Research在「Humanity's Last Exam」測試中表現優異,超越多數模型,但仍略遜於OpenAI。

重點三: Perplexity Deep Research提供免費版本,相較OpenAI高昂的訂閱費用,更具吸引力。

AI公司競相推出深度研究工具!Perplexity於2月14日宣布推出其最新功能「Deep Research」,加入Google和OpenAI的競爭行列。Google在去年12月就為其Gemini平台推出了類似功能,而OpenAI也在本月初推出了自己的研究代理,這三家公司甚至使用了相同的名稱:Deep Research。

Deep Research的目標是提供更深入的答案,並提供可受查證的引用資料,以滿足專業用戶的需求。Perplexity在宣布Deep Research的部落格文章中指出,旗下Deep Research功能「擅長一系列專家級任務——從金融和行銷到產品研究。」

Perplexity Deep Research目前已開放網頁版使用,該公司表示,很快將新增到其Mac、iOS和Android的應用程式中,以利手機用戶使用。

要使用Perplexity Deep Research,只需在Perplexity中提交查詢時,從下拉選單中選擇「Deep Research」,它就會建立一份詳細的報告。 生成結果可以匯出為PDF檔案,或直接在Perplexity顯示生成內容。

Perplexity表示,Deep Research「以迭代方式搜尋、閱讀文件,並思考下一步該怎麼做,隨著對主題領域的了解越多,它會不斷完善其研究計畫」,據稱「類似於人類研究新主題的方式」。

只略輸OpenAI!免費用戶一天可以「深度查詢」5次

Perplexity AI 也強調旗下Deep Research在Humanity’s Last Exam(一項包含各種學術領域專家級問題的AI基準測試,分數愈高就愈接近「通用人工智慧」)中的表現, 在測試中獲得了21.1%的分數,輕鬆擊敗了大多數其他模型,例如Gemini Thinking (6.2%)、Grok-2 (3.8%) 和OpenAI的GPT-4o (3.3%),僅落後於OpenAI的Deep Research (26.6%)。

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Perplexity Deep Research在Humanity’s Last Exam中的表現,在測試中獲得了21.1%的分數。
圖/ Perplexity

但在測試事實性的數千個問題組成的SimpleQA基準測試中,Perplexity Deep Research 達到了 93.9% 的準確度,遠超其他領先模型的表現。

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SimpleQA基準測試中,Perplexity Deep Research 達到了 93.9% 的準確度。
圖/ Perplexity

但對一般消費者最重要的是,目前要使用OpenAI的Deep Research,仍需要每月200美元的Pro版訂閱方案才能使用,即使OpenAI表示有計劃擴展到其他訂閱方案; 但反觀Perplexity的Deep Research則是免費提供,免費用戶每天可以五次免費查詢,每月支付20美元的專業版訂戶可享有每天500次查詢,更快的處理速度。

Deep Research跟一般搜尋差在哪?

若要簡單說明,深度搜尋與一般搜尋的差異,可說在於「AI閱讀的資料量」。經《數位時代》實測,詢問Perplexity 「請找出台股規模前3大的ETF,並比較選股邏輯與近一年績效表現」 ,差異頗為不同。

若為一般搜尋,Perplexity的確引用資料找出資金規模最龐大的三檔台股ETF,分別為元大台灣50(0050)、國泰永續高股息(00878)及元大高股息(0056),但並未提供「選股邏輯」與「近一年績效表現」的論述以及數據。

一般搜尋.jpg
Perplexity的一般搜尋,其代理用戶查詢具體數據的能力,仍有侷限。
圖/ Perplexity

但若切換到深度搜尋,則會生成一則結構完整的文章,並可見Perplexity會將用戶的問題,拆解成更細節的問題來幫助內容生成。

好結果.jpg
深度搜尋的結果,顯然更好。
圖/ Perplexity

Perplexity、OpenAI、Google比一比

當Perplexity被問及「比較三種深度研究產品」時,它概述了不同技術、定價模式以及在不同使用案例和主題中的表現,差異總結如下:

Perplexity AI :採用迭代搜索和推理能力,能夠快速生成研究報告,通常在3分鐘內完成。它擅長處理金融、行銷及產品研究等高階專業任務,適合初步調研和快速獲取資訊,適用於市場分析和技術趨勢報告等領域。

OpenAI Deep Research :更適合於企業級應用,提供深度分析,但需要較長時間(5至30分鐘)來完成報告,因此更適合處理高深度艱難問題,可用於複雜推理與專業領域驗證。

Google Gemini AI :與其他兩者相比,其Deep Research功能的詳細信息較少公開,但已經加入了類似的深度研究工具,可能優勢在於與現有的生產力生態系統無縫集成,但具體應用場景尚不明確。

延伸閱讀:台灣獨角獸Appier超高速成長背後:「一年只增2名員工」的AI革命來了!

責任編輯:李先泰

資料來源:PerplexityTechChurch

關鍵字: #AI #openai
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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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