Запуск Deep Research от Perplexity: конкуренция с Google и OpenAI

Компания Perplexity запустила свою версию Deep Research, присоединившись к Google и OpenAI и предлагая передовые исследовательские возможности на базе искусственного интеллекта ^[1]. Perplexity утверждает, что новый инструмент автоматически проводит комплексное исследование, выполняя десятки поисковых запросов и анализируя сотни источников, чтобы составить подробные отчеты за одну-две минуты — процесс, на который у людей обычно уходит несколько часов.

Система работает через итеративный процесс: она ищет информацию, читает документы и планирует следующие шаги исследования на основе того, что находит. Пользователи могут экспортировать окончательные отчеты в формате PDF или делиться ими через Perplexity Pages ^[2].

Сначала сервис запускается в веб-браузерах, а версии для iOS, Android и Mac планируется выпустить позже. Хотя базовый доступ бесплатный, для неподписчиков действуют ежедневные ограничения на запросы. Perplexity утверждает, что инструмент особенно хорошо подходит для исследований в области финансов, маркетинга и технологий.

Deep Research, вероятно, работает на основе настроенной версии модели рассуждений Deepseek R1 ^[3] . По словам генерального директора Аравинда Шриниваса ^[4] , это позволяет Perplexity легко предлагать сервис по цене в 10-100 раз ниже, чем у конкурентов: в то время как OpenAI взимает 200 долларов в месяц за 100 запросов ^[5], Perplexity предлагает 500 запросов в день за 20 долларов в месяц. OpenAI уже объявила, что более дешевая версия Deep Research будет выпущена в ближайшие недели.

Версия Deep Research от Perplexity Deepseek показала точность 20,5% в «Последнем экзамене человечества ^[6]» — комплексном тесте AI с более чем 3000 вопросов, что ставит ее сразу за ^[7] Deep Research от OpenAI на основе o3 ^[8] .

К сожалению, Perplexity снова публикует вводящие в заблуждение результаты тестов ^[9] SimpleQA от OpenAI ^[10] , который ставит перед языковыми моделями сложные вопросы, на которые они должны ответить, используя знания модели.

Perplexity сравнивает свой собственный сервис с доступом к Интернету с другими моделями, которые отвечают на вопросы только на основе обученных знаний, и соответственно достигает значительно лучших результатов ^[9]. Для компании, продукт которой критиковали за недостоверность, реклама, которая является менее недостаточно правдивой, не способствует укреплению доверия. Как и все так называемые «машины ответов» — с Deep Research или без него — Perplexity генерирует ложь и неточности в своих отчетах. Проверка и подтверждение этих результатов — дело людей.

Проблема в том, что эти ошибки ^[11] могут быть очень тонкими и скрытыми в больших объемах текста, как в этом примере: Здесь критику LLM Гэри Маркусу приписывают статью, в которой LLM называются «стохастическими попугаями» ^[12]. Это, безусловно, соответствует убеждениям Маркуса, и он мог использовать этот термин раньше. Но он не писал эту статью.

Perplexity не отвечает на регулярные запросы о том, изучаются ли систематически показатели ошибок в ответах AI и насколько они высоки. Google, Microsoft и OpenAI также не отвечают на этот вопрос.

Источник ^[13]