AI深度研究實測大PK:ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude,誰是最強報告神器?
AI深度研究實測大PK:ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude,誰是最強報告神器?

重點一:AI深度研究功能無絕對優劣,Gemini擅長敘事,ChatGPT專精技術,Perplexity重數據,Claude具潛力,使用者應依需求選擇。

重點二:Gemini以近似學術寫作的深度論述與多元輸出格式取勝;ChatGPT則提供專家級的硬體規格與數據分析,但版面閱讀較為吃力。

重點三:Perplexity生成報告迅速,內容聚焦關鍵數據,適合快速查證;Claude論述能力不俗,但文章結構與引用來源仍有待優化。

時間來到2025年下半年,在各家AI模型相繼在去年底推出Deep Research(深度研究)功能後,這項堪稱「報告神器」的功能,在經過大大小小的模型迭代升級後,有變得更厲害嗎?

deep research比較:Gemini、ChatGPT、Perplexity、Claude誰最強?

為了回答這個問題,《數位時代》本次再度實測包括ChatGPT、Gemini、Perplexity以及Claude等主流AI模型,除了看看有哪些新功能外,也要探究在「寫報告」上,哪一家模型更優秀。

要先說明的是,這次測驗的Prompt是 「請幫我研究 Switch 2 的相關資訊,它跟其他主流掌機有什麼差異?」 旨在探究提示詞「意圖相對模糊」的情況下的生成品質。至於模型的選擇則盡量以各家最優秀的推論模型為優先。

此外,由於測試的項目相對單一, 因此結論恐無法推導致所有使用情境 ,讀者仍需注意評測限制。

延伸閱讀:Deep Research怎麼用?GPT、Perplexity、Grok大評測:誰最強?誰CP值最高?

選手1:Gemini,聰明、反應快、應用廣,但堪稱話癆一哥

首先以Google旗下的Gemini來說(使用模型為2.5 Pro),其特色在於,Gemini在投入深度研究之前,會先將研究計畫提交給使用者修改,以避免模糊的提示造成成效不佳的情況。而本次在未經修改研究計畫的情況下,Gemini共花費1分48秒產出結果,算是非常快速。

生成報告提示詞.jpg
Gemini的特色是,使用者先可以修改研究架構。
圖/ Gemini

在內容方面,Gemini的生成內容可說是「最接近學術寫作」的格式,在 Switch 2 題目下,它由淺入深的說明任天堂推出新主機的壓力、全球佈局、定價策略、硬體革新等等篇章。必須說的是,Gemini可能是最用心在「論述」的一個AI模型。

舉例而言,在論述 Switch 2 的首發策略與初代不同時,AI會強調它不再依賴單一的「護航神作」(指涉名作《曠野之息》,當初為 ns 1 首發的任天堂本家遊戲);而在引述 Switch 2 與 Steam Deck差異時,AI則描述 Steam Deck 本質是一台「PC」,其次才是一台「遊戲機」;而ASUS ROG Ally 系列時,AI則描述其目標客群是「希望在掌上裝置上獲得不妥協 3A 遊戲體驗的發燒級玩家。

以上的範例是要說明, Gemini的聰明之處在於透過比喻來向讀者描述抽象的「產品定位」。通常來說,這的確會給使用者一種閱讀資料過後的「心得感」,非而僅僅只是顯示機器爬蟲後權重較高的第三方資料。

但必須說,Gemini的深度報告總字數達到12,150字,十分深入,閱讀起來也十分疲累(想看報告全文請點我)。而在可靠性上,Gemini會在每一段後面附上資料來源,在後續查證上還算方便。

Gemini結果.jpg
在結論部分,Gemini的表現不俗。
圖/ Gemini生成

Gemini的一大加分項在於,它是所有選手裡面,最支援生成內容再轉化的AI。 在交出報告後,Gemini還可以進一步建立4種輸出格式, 分別是網頁、資訊圖表、測驗,以及語音摘要 ,可應對不同使用者的使用情境。

AI轉化.jpg
Gemini的亮點在於,可以將報告再轉化為其他格式。
圖/ Gemini生成

本次實測,我們先選擇了「網頁」,Gemini的策略是生成網頁形式的分析儀表板,接下來Gemini會秀出程式碼撰寫的過程,在約莫一分鐘後,就會得到一個完整的成果(想看網站請點我)。

Gemini網站.jpg
Gemini支援將深度報告生成為網站儀表板。
圖/ Gemini生成

而若選擇「資訊圖表」,則會得到各種數據集成的比較,例如機身重量、價格等等。

掌機圖表.jpg
深度報告也可以生成資訊圖表。
圖/ Gemini生成

選手二:ChatGPT,聰明、謹慎、專業,但很嚴肅且動作偏慢

第二個選手是OpenAI旗下的ChatGPT,使用的模型則為o3-pro。 要先強調的是,在所有選手之中,o3-pro是唯二會在輸入提示詞後還會「反問使用者」的模型,其概念類似Gemini的研究計畫,目的都是在釐清使用者的意圖。

而測試時給AI的回覆是「請假設我現在有一筆接近2萬元的預算想要買掌機,但不確定要買哪一台比較好。」

隨後,o3-pro耗時13多分鐘,生成了一篇接近8,000字的報告,並將掌機選手分為效能、價格、遊戲相容性、電池續航、螢幕品質、攜帶性與設計六個面向進行比較,並以2萬元預算提出購買建議。

至於在生成內容方面, 如果說Gemini是聰明的研究生,o3-pro筆法更接近久戰沙場的技術宅。 原因在於,o3-pro相對不會避免引用相對艱澀的術語,例如在描述 Switch 2 硬體規格時,輸出如下:

從紙面規格看,Switch 2 採用了任天堂與 NVIDIA 合作的自訂 SoC,CPU 為 ARM Cortex-A78C 八核心,但為了功耗考量時脈僅約 1 GHz,上世代架構但多核低頻。GPU 部分 Switch 2 躍升到 NVIDIA Ampere 架構,相比初代 Switch 的 Maxwell GPU 提升巨大,擁有 1,536 個 CUDA 核心,在底座模式下可達約 3.1 TFLOPs 理論算力。這相當於介於 PS4 (1.84 TFLOPs) 和 PS4 Pro (4.2 TFLOPs) 之間的級別。

攜帶模式下 Switch 2 GPU 降頻至 ~1.7 TFLOPs,但透過 DLSS (Deep Learning Super Sampling) AI 超解析技術,畫面仍可升頻至高解析度並維持流暢度。NVIDIA 執行長黃仁勳更直言,由於導入最新神經網路渲染技術,Switch 2 效能較前代提升約 10 倍……(想看全文請點我)。

跳到最後的結論來說,o3-pro建議在預算約 2 萬元的條件下,Switch 2、Steam Deck、ASUS ROG Ally 各具優勢,建驗根據遊戲偏好(任天堂經典 vs. PC 大作)、使用習慣(插電長玩 vs. 通勤短玩)以及對系統開放性的需求,選出最適合的掌機,論述表現上算是中肯。

o3-pro結論.jpg
雖然論證過程十分冗長,且專業術語很多,但結論確實十分清爽。
圖/ ChatGPT生成

而在資料引用上,確實有在句子後方確實附註,但一大劣勢是每一段的字數都偏多,導致閱讀不易,在排版上有優化空間。

總結而言,Gemini 2.5 Pro 跟 ChatGPT o3-pro 的結論如出一轍, 差別在於Gemini更注重淺顯易懂的描述方式,而o3-pro會直接就數據比較,在理解上可能會更辛苦一點。 同時,o3-pro 目前在深度研究模式下,不會主動生成視覺化圖表。

選手三:Perplexity,快速、乾淨、省話,但有點缺乏誠意

第三位選手則是Perplexity,跟其他選手不同的是,Perplexity定位為AI搜尋引擎,在一般查詢模式可以切換第三方的AI,例如Grok 4等。但在深度研究模式下,僅能使用Perplexity預設的自家模型。

首先從輸出效率來看,Perplexity在1分鐘以內生成了2,500字左右的報告,這是目前所有選手中最短的一篇。

綜觀全文, Perplexity可以說是在「論述」上花最少心力的AI模型,與其就提示詞大作文章(反觀Gemini),Perplexity更專注在呈現乾淨的數據,讓使用者專注在理解事實之上。 這一點可以從生成的文章格式來看,Perplexity率先拋出Switch 2 的發售日期與售價,接著就直奔螢幕尺寸、控制器的規格說明。

perplexity介面.jpg
Perplexity更注重快速歸納客觀資訊,而不把精力放在論述之上。
圖/ Perplexity生成

在其後的段落,Perplexity可以說用最簡單的篇幅來比較機體差異,例如以下:

在效能比較上,Switch 2的GPU理論效能約比Steam Deck高出53%。Switch 2在《Cyberpunk 2077》等遊戲中展現更清晰的畫質和穩定的40fps以上表現。DLSS技術讓1080p畫質更為銳利,升頻效果優於Steam Deck的FSR技術。

在4K電視輸出方面,Switch 2表現出色,能在4K解析度下維持與手持模式相似的流暢度。反觀>Steam Deck在4K輸出時效能大幅下降,《Cyberpunk 2077》僅能維持30fps左右。

至於結論,Perplexity的表述如下:

Switch 2延續任天堂「即拿即玩」的設計理念,更小巧輕便,適合隨身攜帶。相對地,PC掌機如ROG Ally X雖然效能更強,但體積重量較大,更適合追求極致效能的硬核玩家。

遊戲生態系統是最大差異點。Steam Deck擁有龐大的Steam遊戲庫,支援數萬款遊戲,且經常有特價活動。但Switch 2擁有任天堂獨佔遊戲這個無法取代的優勢,《薩爾達傳說》、《瑪利歐》系列等IP是其他平台永遠無法提供的體驗……(想看全文請點我)。

總結來說, Perplexity的生成結果特別偏向客觀數據導向,也許從而避免了「多說多錯」的機器幻覺風險。在優勢上,更適合希望快速得到數據與事實的用戶,但如果是企圖找到論述新方向的研究生或研究員,可能無法從中找到更多意想不到的論述切角。

至於Perplexity生成的圖表品質,在本次實測中略顯不佳。一個是螢幕尺寸有誤植(但內文是正確的),另一個是主機售價比較優先找了美元價格(未優先選擇用戶所在地的數據),仍具有參考性
,但如果要進一步轉化成素材,還需要進一步請AI修改。

per圖表.jpg
Perplexity生成圖表時,對於Switch 2 的螢幕大小數據有點怪異。
圖/ Perplexity生成

但Perplexity習慣在字句後附上資料來源,由於查證不會太麻煩,尚算資訊可靠性,且由於擅長生成標題、列點及圖表,在資訊吸收上比較有親和力。

值得注意的是,本次測試也拿了一樣問題詢問使用Perplexity的一般搜尋模式(模型用Grok 4),得到的結果雷同,主要差別僅在於沒視覺化圖表。

選手四:Claude,聰明、保守,有潛力但仍待優化

最後一個選手是Claude,這一家在生成程式碼上聲名遠播的公司,在今年4月才推出深度搜尋功能,是目前一線AI模型中相對較晚的競逐者,本次使用的模型則是Claude opus 4。

首先以生成效率來看,Claude的研究功能以約7分20秒的時長,輸出了約3,200字的報告,單純以效率來說不是最佳。 **但值得一提的是,opus 4 是除了 o3-pro以外唯二會反問使用者的模型,其要求釐清「主流掌機」定義,以及性能規格、價格、遊戲陣容、便攜性等等比較面向。 **

claude.jpg
claude的opus 4,是唯二會反問使用者的AI模型。
圖/ claude

回到以生成品質來看,opus 4 具備了類似Gemeni的比喻能力,例如描述 Switch 2 的效能如下:

Switch 2 更大的 7.9 英寸 LCD 代表了務實的選擇,優先考慮尺寸和解析度而非顯示技術。1080p 面板支援 HDR10 和高達 120Hz 的可變刷新率,為任天堂色彩豐富的第一方遊戲提供出色的清晰度。連接底座時,系統輸出高達 4K 解析度 60fps 或 1440p 120fps,展示了 DLSS 升頻能力。

電源效率的故事更加引人注目。在掌機模式下運行《電馭叛客 2077》,Switch 2 消耗約 8.9W,同時達到 Steam Deck 在 24.5W 時的性能——僅使用 36% 的功率就實現了類似的結果。這種效率直接轉化為電池壽命,分析師估計 Switch 2 的 19-20Wh 電池【傳聞/洩露】可以進行 2.5-3 小時的高負荷遊戲。

claude論述.jpg
claude會標注傳聞訊息,是跟其AI模型的不同之處。
圖/ claude

要特別說明的是,opus 4 在論述能力上或可比肩Gemini 2.5 Pro,但文章結構的編排或有改善空間,它並未像 Perplexity 或 o3-pro 等模型擅長列點,大多以文章形式產出,也沒有列表,這導致在部分涉及硬體規格的部分較難以閱讀。

此外,opus 4 本次輸出雖然是以繁體中文提問,但報告結果卻提供英文,而要求將報告翻譯為中文後,就丟失了原先標住在文章內的資料連結。導致後續查證相對困難。

最後以結論來說,opus 4 在總結上相對保守,對於機體定位的描述,以及建議購買的考慮事項, 解釋力稍嫌不足,有點類似自信心不足的研究生。

對於任天堂粉絲來說,Switch 2 代表了明顯的升級,在性能和功能方面有了有意義的改進。尋求多功能性的 PC 玩家會發現 Steam Deck OLED 在 549-649 美元的硬體和軟體成熟度組合很有吸引力。預算靈活的性能愛好者應該考慮 ROG Ally X 或新興的基於英特爾的選項,如 MSI Claw 8 AI+。預算有限的買家選擇 399 美元的 Steam Deck LCD 不會出錯,儘管有更新的替代品,它仍然具有競爭力……(想看全文請點我)。

總評:沒有最強,只有最適合

在經過本次評測後,以下將以廣度(讀取資料的多寡)、深度(論述的產出品質)、可讀性(文章編排的合理性)、可靠性(標注資料來源是否確實),滿分皆為五星,並總結優劣勢來進行評比。

最後要附註的是,本文由於缺乏在Grok平台上使用 Grok 4 的資格,因此本次評測就暫無納入;同時,以下描述的Claude「不附來源」,是提供的方式不易查閱,而不是未提供,特此說明。

延伸閱讀:Deep Research怎麼用?GPT、Perplexity、Grok大評測:誰最強?誰CP值最高?
年薪上看487萬!10大「AI最難取代」高薪職位出爐:不只工程師,這類非理科也超穩

責任編輯:李先泰

本文不開放轉載

往下滑看下一篇文章
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓