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

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%)。

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。

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。

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。

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。

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責任編輯：李先泰

資料來源：Perplexity、TechChurch

根據聯合徵信中心統計，國人平均每人持有約4張信用卡，雖反映出信用卡普及，卻也暴露市場飽和的現實。當回饋比例、聯名優惠成為銀行發卡標配，差異化日漸縮小，消費者對單一卡片的忠誠度也難逃下滑。

面對同質化競爭困境，國泰世華銀行四年前即推出CUBE信用卡，首創「數位自選」權益機制，讓使用者能依需求自由切換權益回饋，成功累積百萬卡友。然而，當使用者習慣隨手調整回饋後，國泰世華又該如何進一步突破，讓廣大「CUBE切換忠實粉」更黏？

數位平台成熟度，撐起「權益自選」創新機制

「以前一張信用卡就是固定型態的權益，或綁定單一聯名夥伴。而權益自選的設計，讓信用卡不再那麼制式、更加靈活！」

國泰世華銀行數位長陳冠學指出，CUBE 卡最大的突破，是將信用卡從「靜態工具」轉化為「動態平台」。搭配CUBE App卡友可依需求隨時切換：餐廳用餐或假日逛百貨公司選「樂饗購」、出國旅遊則切換至「趣旅行」享旅遊或交通優惠；一張卡橫跨多種生活場景，甚至能依個人偏好即時調整，客戶更能於商家請款後透過CUBE App查詢點數回饋明細，對精打細算的卡友格外具有吸引力。

然而，要實現如此彈性靈活上下架權益與優惠，背後的挑戰遠比表面複雜。陳冠學直言：「若沒有成熟的數位平台作為基礎，根本不可能實現。」傳統信用卡只需處理單卡簽帳與消費紀錄，但 CUBE 必須同時滿足龐大客群的多元需求，從數據分析到營運模式都得全面升級。唯有在技術架構上徹底重建，才能實現這種前所未有的產品邏輯。

因此，CUBE 信用卡並不只是單一產品的創新，也可以說是推動國泰世華數位平台進化的重要里程碑。

因為靈活，得以開啟平台化服務的想像

打開 CUBE App、彈性切換CUBE信用卡權益方案，甚至查看領取不同商家的回饋加碼優惠券，這種互動式體驗已成為百萬卡友的日常。但國泰世華並未止步於此，而是思考如何進一步延伸金融場景。

「許多權益的設計並不只是為了增加交易，而是基於人性化洞察，去滿足客戶更深層的需求。」陳冠學舉例，如CUBE信用卡「童樂匯」權益，針對親子族群推出涵蓋餐廳、嬰幼童品牌、五感體驗課程等六大通路的專屬權益，最高可享 10% 小樹點回饋，甚至指定私校學費也提供領券最高 3% 回饋。雖然少子化趨勢讓親子族群相對小眾，但陳冠學則有不同觀點：「服務客戶的下一代，也是長遠經營的投資。」

除了分眾經營，對於聯名卡的發行，陳冠學則認為：「過去，聯名卡是會員身份的象徵，但在數位時代，攜帶多張會員卡的需求已經弱化。我們透過不同合作模式，仍能達到同樣的客群經營效果。」

於是，國泰世華與多元場景通路如 Uber、Klook、大樹藥局、臺虎展開不同形式的深度合作。對合作通路而言具備「品牌強強聯手」的導客效應，對國泰世華來說，則更能觸及多元分眾市場，跳脫單一品牌聯名的侷限，信用卡也因此從支付工具延伸出更多服務優勢。

當信用卡升級為集結服務的平台，國泰世華不僅打造互利共生的生態圈，對外創造多贏合作，對客戶也深化品牌連結，逐步鞏固難以取代的黏著度。

從一張卡到點數生態圈，國泰世華打造CUBE尊榮會員感

「跳脫信用卡本位主義，不再侷限於刷卡回饋，而是從整體金融與生活情境出發，將服務轉化為跨情境串聯的完整旅程。」陳冠學強調，CUBE 品牌的使命，就是做到跨情境、跨服務、跨子公司的一站式體驗。

而國泰優惠 CUBE Rewards App 的出現即是里程碑。從原先 MyRewards 升級為 CUBE Rewards App，不只功能升級，也是品牌再造，把 CUBE 信用卡與國泰集團「小樹點」完整串連，將會員經營、點數生態圈與 CUBE 品牌價值一站打通。

「我們讓 CUBE 不只是信用卡，更像是俱樂部般的尊榮體驗。」憑藉國泰龐大的小樹點基礎與優質卡友群，CUBE 對合作品牌展現強大吸引力，得以不斷拓展餐飲、旅遊到藝文等場景，更突破點數僅能折抵帳單的模式，讓卡友能用點數兌換熱門演唱會、運動賽事門票，甚至搶先預訂話題熱門餐廳等限量體驗。

「我們希望讓客戶覺得：哇，你又找到我的需求了！」陳冠學說。把細微偏好化為具體體驗，正是 CUBE 平台能不斷創造驚喜的關鍵。四年來，CUBE 以「1+N」權益架構結合雙 App，已累積超過 600 萬卡，為國內發卡量最大的單一信用卡；累計2025 年前 7 月，簽帳金額達 4,889 億元，年增 11%，寫下亮眼成績。

但對國泰世華而言，數字只是過程，真正的目標應如陳冠學所言：「信用卡不該再有框架，CUBE 要做的，就是以洞察與創造，帶給客戶超乎想像的個人化體驗。」

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