Deep Research怎么用：5个免费开源方案+3大使用技巧
之前我们已经介绍过OpenAI Deep Research的一些基础知识了，还不了解的可以看看这篇：
OpenAI Deep Research是什么？如何使用？你想知道的都在这儿！
但是！这个工具是 ChatGPT Pro的专属功能，每月200美刀的费用可不是闹着玩的。相信对于很多小伙伴来说，这笔开销还是有点肉疼的。
今天这篇文章我们就来看：
- Deep Research的5个免费开源方案（含开源地址）
- Deep Research怎么用：3大使用技巧
- Deep Research适合哪些群体，如何升级订阅
一、Deep Research开源：5大免费平替方案
就在OpenAI发布这个功能后不久，开源社区的大神们已经开发出了多个 Deep Research 的开源替代品，有些的功能甚至能媲美原版，而且完全免费！
下面就给大家介绍比较多人推荐的 5 个：
1. Hugging Face 的 Open Deep Research
GitHub开源地址：
https://github.com/huggingface/smolagents/tree/main/examples/open_deep_research
体验链接：
https://m-ric-open-deep-research.hf.space/
仅用 24 小时，Hugging Face 工程师就构建出了 OpenAI 深度研究的开源版本，真·肝帝本色！
Open Deep Research 能够自主浏览网页，滚动页面、处理文件，甚至利用数据进行计算。
在GAIA基准测试上，Open Deep Research 的准确率为55%，虽然比原版Deep Research的67%低，但仍是提供的解决方案中性能最好的。
2. Jina AI 的 DeepResearch
GitHub开源地址：
https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch
体验地址：
https://search.jina.ai/
方案采用的是Node.js架构，它可以通过循环执行搜索、阅读和推理，帮助用户快速找到所需信息。
与OpenAI和Gemini的Deep Research功能不同，Jina这个DeepResearch专注于通过迭代搜索提供精准答案，主要是针对深度网络搜索的快速、精准答案进行优化，而非生成长篇内容（更像perplexity的深度研究功能）。
3. OpenDeepResearcher
开源地址：
https://github.com/mshumer/OpenDeepResearcher
这是由HyperWriteAI CEO在推特上分享的开源方案 — — OpenDeepResearcher。
用户只需提供一个主题，AI 就会进行网络搜索、查看页面、提取信息，并生成详细报告。如果需要更深入的研究，可以重复执行搜索过程。
该工具采用异步处理，速度快，比较适合需要快速获取研究结果的场景。
4. open-deep-research
开源地址：
https://github.com/nickscamara/open-deep-research
这个方案是对OpenAI的Deep Research的实验性克隆，但使用的是Firecrawl而不是o3模型的微调版本。通过Firecrawl的数据提取+搜索结合推理模型进行网络深度研究。
这个项目最大的创新在于它没有使用预先训练的模型，而是采用了一个完全不同的思路。
5. deep-research
GitHub开源地址：
https://github.com/dzhng/deep-research
这个开源方案目前的获得了12.6k的star，是这几个开源方案中最受欢迎的。
它是基于OpenAI 的 Deep Research 概念，与openAI低，中，高的深度研究档次类似，使用简单的架构，允许用户调整研究广度（breadth）和深度（depth），运行时间可从 5 分钟到 5 小时自动调整。它可以并行运行多个研究线程，并根据新发现不断迭代，直到达到你的研究目标。
不过，这些开源方案比起ChatGPT的原版功能还是有所差异的，不太可能做到完美替代，而且也有一定的技术门槛。
如果你有要经常做深入、准确、可靠研究的需求，那也可以考虑一下升级ChatGPT Pro去使用，绝对能极大提升你的工作效率。
二、Deep Research 三大使用技巧
由于Deep Research每次使用都会耗费比较长的时间和计算资源，而且即使是ChatGPT Pro会员也有使用次数的限制，所以在使用之前最好能了解一些技巧，以便能高效使用它：
1. 让AI帮忙优化要提问的问题
Deep Research 虽然强大，但它毕竟只是一个工具，你需要给它明确的指令，它才能发挥最大的作用。因此，在使用 Deep Research 之前，一定要先明确你的研究目标，然后将目标转化为具体、清晰的问题。
跟写prompt一样，为了能提出好的问题，高效用好这个功能，我们可以提前把自己想要提问的问题，扔给ChatGPT帮忙优化。
比如，假设你是一位市场营销人员，想了解“2024 年中国年轻人最喜欢的运动品牌”。 — 错误提问： “年轻人喜欢什么运动品牌？”（问题过于宽泛，Deep Research 可能会给出很多不相关的信息） — 正确提问： “2024 年中国 18–25 岁年轻人最喜欢的运动品牌是什么？请列出前五名，并分析它们受欢迎的原因。”（问题具体、明确，Deep Research 能够给出更精准的答案）
2. 要求检索资源不局限于中文，甚至是仅检索英文资源
为了能让生成的报告更有权威性和全面，我们可以在提问的时候加上：
参考来源应包括英文资料，不局限于中文资料，并以中文输出完整报告。
甚至是：
仅参考英文资料来源，不要使用任何中文资料，并以中文输出完整报告。
3. 指定字数，指定格式
AI自己是会偷懒的，如果没有明确指定，很容易你得到的是一份简略、没有细节探讨的报告。
同时，Deep Research能生成格式化的报告，包括表格和引用，方便用户参考和使用。用户可以选择不同的引用格式，如APA或MLA。
比如可以在提问的时候，加上： 请输出一份不少于3000字的报告，并确保内容涵盖问题的各个领域，引用格式为APA。
三、Deep Research适合谁，想订阅ChatGPT Pro要如何操作
1. 适合哪些人？
Deep Research 的用途非常广泛，几乎所有需要进行信息搜集和分析的场景都能用上它：
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科研人员： 快速了解某个领域的研究现状、查找相关文献、分析实验数据。
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学生党： 搜集论文资料、准备课堂报告、了解最新行业动态。
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市场分析师： 调研竞争对手、分析市场趋势、了解用户需求。
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内容创作者： 寻找创作灵感、搜集素材、验证事实。
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任何需要做 research 的人！
2. 国内用户如何订阅 ChatGPT Pro？
前面有讲到，开源方案是不太能完全替代 OpenAI 原版功能的，如果是有高频使用需求的话，可以去订阅ChatGPT Pro（虽然OpenAI说后续会开放给Plus用户，但这个目前还只是个大饼）。
详细的方法可以看这篇文章：
ChatGPT国内使用指南：Plus/Pro升级订阅+取消方法（2025最新）
用的是野卡的服务： https://yeka.ai/i/HIAI
最后再放一个Deep Research的提问模板，以供大家参考：
请创建关于[想学的技能/专业/爱好……]的终极深度指南。我目前是[初学者/业余爱好者/专家……]水平。我的目标是[具体目标]。请明确说明具体的改进策略和技巧。 参考来源应包括英文资料，不局限于中文资料，并以中文输出完整报告。
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