在这个测试中，会发现 Open Research 取得了较为不错的成绩，在 pass@1 和 cons@64 的标准下，均取得了比以往更好的成绩。这里做一个信息的补充，有关 pass@1 以及 cons@64：
pass@1：AI 在首次尝试时直接给出正确答案的概率，可以用来衡量一个 AI 是否直接可用
cons@64：这是 AI 在 生成 64 个答案后，正确答案出现在这 64 个答案中的概率，可以用来评估 AI 的覆盖率和潜力
可以发现，OpenAI 发布的“以往最佳”的成绩，是 h2o 做到的，记录时间为 24年12月16日。而更新的记录则是由 Trase Systems 于 1月29日（大年初一） 发布的。也就是说，OpenAI 应该在 1月29号之前就 Ready 了这个项目。哈哈～刚好和奥特曼的 Twitter 对应上了：
对于「例子3」，ahhhhhh，我希望 用 Deep Research 来「写一篇有关 OpenAI Deep Research 的报告，你的目标受众是 AI 从业者、投资人和相关研究人员」
5分钟后，获得了这么一份报告：
可上下滑动
大家可以来评一评这篇报告：
觉得写得好，请在评论区，夸我是个大聪明；
觉得写得烂，请在评论区，骂 OpenAI 是个大聪明
实际上，这是 Deep Research 的第 4 次输出：在前三次中，它的输出堪称「胡说八道，离题万里」：
而在第四次中，我重新修改了提示词，加上了一些背景介绍，并且重复测试了2次，才获得较为满意的结果。这是我在第四次中，用到的提示词：「就在刚刚，OpenAI 新出了一个功能，叫做「Deep Research」，那么请你就「OpenAI Deep Research」写一篇分析报告，你的目标受众是 AI 从业者、投资人和相关研究人员」
通过上面的几个例子，发现这次 OpenAI 的发布确实可圈可点，上限很高。但在实际的体验中，也蕴藏着一些问题，包括不仅限于：
非常不稳定
如果任务没有被描述的非常清楚，它的理解&执行可能会有比较大的偏差，就比如 OpenAI Deep Research 报告（你并无机会在中途修正）
任务一旦开始，就无法人工干预（包括提前结束）
无法读取用户提供的链接（至少不读取公众号链接）
限额过于低：即便是 Pro 用户，每个月也只有 100 次的额度
...
对于限额问题，官方也说到：“All paid users will soon get significantly higher rate limits when we release a faster, more cost-effective version of deep research powered by a smaller model that still provides high quality results.”
翻译成中文，便是：“很快，我们会推出一款更省算力的小模型，给 Deep Research 来用，那时，所有的付费用户都可以有更多的使用额度了。”
一时不知是喜是忧。
既然：
OpenAI 已经发布了 Deep Research
那么：
DeepSeek 何时发布 Open Research
