本文最后更新于 1 个月前，文中所描述的信息可能已发生改变。
到目前为止，我个人的 AI 使用习惯基本已经定型：轻量级交给 Kimi，搜索和信息整理类交给密塔，中度任务、强调数理逻辑的任务用 DeepSeek，最困难的则交给 Gemini 的 2.5 pro，只要不拿来重度编程，这套方案有上限，保下限，并且几乎零成本。
基础能力方面，各家几乎都没什么需要额外操心的，但最近我需要研究一些更系统的问题，开始关注 Deep Research 功能，在搜集资料时，我偶然发现 AI 领域的头部自媒体“数字生命卡兹克”，在几个月前给出过这样一张图：
当然，这张图并非严格意义的 Deep Research 水平对比，图中某些模型根本没有 Deep Research 模式，充其量只能算 Research 能力的对比。并且，AI 领域瞬息万变，几个月之后，图上的很多内容已经过时了。
比如，图中拿密塔当时的“研究模式”来对比其他家的 Deep Research，但实际上，密塔自己只将其戏称为“浅度研究”，真正的 Deep Research 模式在几个月后才正式推出。
前些天，Kimi 的“深度研究”也已经进入内测，我提交的申请也通过了：
既然除去 DeepSeek，我常用的模型平台都有了 Deep Research 能力，那么，何不拉出来一较高下？
任务：信息验证
我们先从简单的开始。
前些天，我从 某篇公众号文章 了解到著名浏览器插件“沉浸式翻译”被曝光出一些问题，针对文中提到的几点 （假开源、强制收集用户数据、封禁所谓“未经认证的 API、泄露用户隐私） ，我希望能通过深度研究功能求证相关指控是否属实，最好能有来自权威信源的“实锤”证据。
这个任务主要考验以下能力：
- URL 内容抓取（从微信公众号链接拉取正文）
- 互联网搜索（尤其是针对中文互联网）
- 信息的比对、整理与综合判断（可视为模型思考能力的体现）
本来以为这个任务对现阶段的各家平台应该不算很难，结果，第一步发送指令就让我吓了一跳：
除了 kimi，其他几家竟然直接抓不到通过 URL 提供的文本！
信息
Google 甚至在自家的 Google AI Studio 中还有个明晃晃的“URL context”开关，结果到 Gemini 页面里就拉了胯，不知道该说什么好。
想来也许是腾讯有针对 AI 的反爬机制，恰好对这些国外 AI 比较管用吧 🤣
总而言之，为了统一变量，我不得不全员手动发一遍文章内容，最后得到的报告结果放在这里：
| 平台 | 文档 | 交互式报告 |
|---|---|---|
| Kimi | PDF 文件 | 在线链接 |
| 密塔 | PDF 文件 在线链接 | 在线链接 |
| Gemini | PDF 文件 在线链接 | 在线链接 |
结果
先说结论：
对几项指控的核查完成度：密塔 > Gemini >> Kimi
| 泄露用户隐私 | 假开源 | 封禁 API | 收集隐私数据 | |
|---|---|---|---|---|
| Kimi | ✔️ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Gemini | ✔️ | ✔️ | ❌ | ❌ |
| 密塔 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | 找到侧面证据 |
信息收集阶段，搜索起家的 Google Gemini 没能打过密塔，让人颇感意外，这么多年过去了，只能说 Google 还是在中文互联网检索方面有短板。
至于 Kimi，研究阶段有一些亮点（后面再提），但最后呈现的结果还是有点惨不忍睹。整篇报告只提到一个方面，其他相关信息找不到，于是直接把自己找到的信息标榜为“核心问题”（虽然从严重性、影响和证据链完整度上来说确实如此，但还是让人比较难绷）。
当然，人家的功能还在“内测”，还是有很大进步空间的。
报告整体的专业性、完整性：Gemini > 密塔 >> Kimi
三份内容，真正让我感觉结构完整、像是正经报告的，只有 Gemini。
从引言、背景、调查目标到文章层级结构、总结，乃至于遣词造句，Gemini 的风格非常“学术”，很完整，而密塔写得相对精炼，更多是对信息的呈现、梳理、总结，缺少一点“思考”和“提炼”。就我的感觉而言，前者像是写给决策层，后者更像是写给技术人员的东西。
具体到内容层面，三家的报告里都有相关事件的时间线、信源交叉对比、影响和结论等板块，乍看似乎都挑不出大毛病，然而，翻看原文，我们会注意到，文中还提到了“沉浸式翻译”的替代插件，而对这些插件进行了比对分析，在报告里提供了选择建议的，只有 Gemini 一家。
即：在没有对研究思路进行大调的情况下，只有 Gemini 遵循了原始输入的信息脉络。
至于 Kimi，内容专业度是有的，但完整性实在扣分太多，只能坐小孩那桌。
交互式报告/网页的设计水平：Gemini > Kimi > 密塔
质量如何是一方面，展示效果如何又是另一个方面。三家既然都提供了将报告制作为交互式网页的选项，最终的设计水平当然也应该作为考量的标准之一。网页链接已经在上面提供，直接上图：
国内两家的展示风格差不多，干净清爽的双栏布局，要是做好了其实也能算合格，只是 Kimi 的 banner 头图不知为何出现了布局偏移，一直乱动，让人相当难绷，密塔的目录则明显出现了样式间距问题。
而 Gemini 的网页相比之下不仅没有肉眼可见的硬伤，还有雷达图、半透明导航栏等加分的小巧思，最下面还有一个可点击互动的“平替选择”栏目，无论完成度和美观度都远超前两者，狠狠扳回一城。
因此，这一次的 Deep Research 综合排名是：Gemini > 密塔 > Kimi
亮点
当然，不论几家最终的结果如何，过程中都各自有一些让我眼前一亮的点。比如，Kimi 在提交深度研究之后，会像 chatGPT 的深度研究一样，再主动追问用户一轮，确定细节：
而密塔则会在研究过程中生成一张“思维路线图”，向用户展示模型多线迭代，直到形成闭环的思维过程，可以直观看到模型的思考方向，对可能的二次提问或重新发起研究很有帮助：
而 Gemini 的强大首先在于，其研究方案可以完全自定义，对于 AI 规划出的路径，用户能够随心所欲修改：
其次，Gemini 背后是 Google 一整套完整的 AI 生态，两者的深度融合允许报告本身直接导出至 Google 文档进行团队共享、二次编辑、多格式导出，或是导出至 Google NotebookLM 生成语音播客，亦或是直接生成幻灯片……
在我看来，这种完整，才是 Gemini 真正的护城河。
总结
当然，一次 Deep Research 任务能反映出的东西还是有限，后续我又试过一些不同难度、各有侧重的任务，几家的表现也有所浮动，这里由于篇幅原因不再展示。
综合来看，Gemini 仍是第一梯队的水平，密塔的报告本身也是高度可用的，至于该功能仍在内测阶段的 Kimi，只能说期待以后的表现吧 😭
总之，希望国产 AI 越走越远，越来越好！
