深度研究，现已登陆 Computer

基于 Perplexity 的搜索技术打造

Computer 中的 Deep Research 基于我们的 Agent Search SDK 和 Search as Code 架构构建。我们让模型自行编写代码来组装搜索，并行运行数千个检索步骤，并针对每个问题量身定制。

将复杂问题转化为结构化研究

只需一个复杂的问题，Deep Research 就能制定研究计划，在数百个网站中查找一手资料，并为每一项论断标注来源。

同时读取您的文件和网络上的优质来源

引入你的文件和应用作为内部语境，然后交叉引用实时网络。每个答案都会同时反映你已掌握的信息与实时数据的结论。

借助可信数据，放心搜索

Computer 会自动从 Statista、PitchBook 和 CB Insights 等优质来源获取数据，用权威数据支撑答案。

从研究到交付成果，无需离开 Computer

先用深度研究开始。然后在报告基础上继续完善，把它变成演示文稿或仪表板，全程都在 Computer 内完成。

在 Computer 中试用 Deep Research

20+ 种模型。Computer 会选对那一个。
合同审查用法律推理模型。Excel 差异核对用数据模型。终稿定稿用写作模型。Computer 始终知道该用哪一个。
文章草稿 · 2 页
下一步在哪里开店
为我们的下一家咖啡店比较了三座城市。
今年奥斯汀（Austin）的工作日访客增长最多，而租金保持平稳。它是三者中最明显的机会。
奥斯汀在增长和成本方面领先。丹佛周末吸引的人流更大，但今年租金上涨了 11%。纳什维尔居于两者之间：客流稳定、租金合理，且周边竞争对手最少。
5 个来源12 条引用综合 · 14.2s
简报两页篇幅。论点先行。
幻灯片16 张幻灯片
§ 第 02 节 · 入围名单
奥斯汀遥遥领先。
Austin 的访客曲线在 2024 年年中开始拉开差距并持续攀升。其余三者则明显落后。
100755025024年Q12024 年第三季度25年第一季度2025 年第三季度2025年第四季度AUSDENNSHPOR96684222
门店扩张 · 入围名单03 / 16
演示文稿十六张幻灯片，每张阐述一个论点。
表格stores.xlsx
E2fx=ROUND(AVG(B2:D2),0)
A B C D E
1 指标奥斯汀丹佛纳什维尔波特兰
2 每日访客 412 388 346 382
3 每月租金 $4.2k $4.8k $3.9k $4.3k
4 竞争对手 2 5 3 3
5
6
7
8
9
电子表格始终保持实时更新的数据。
流程12 项中的第 3 项 · 进行中
开设下一家门店
3 / 12
✓收集城市数据访客 · 租金 · 评价Computer
✓对比各城市相同指标，并排对比实时数据
●起草建议一页纸，通俗易懂你 · 审阅
○发送给团队附带引用来源Slack · #stores
工作流可付诸执行的计划。
以工作所需的格式交付。
使用 Deep Research 找到所需内容，再以您需要的格式呈现：简报、演示文稿或电子表格，格式完备，即取即用。
在每项更改生效前先行查看。
Computer 直接在你的文件内部读写，而非在旁边操作。它能识别你的选区、区域、幻灯片和会话，并在每次更改生效前提供预览。

文章草稿 · 2 页

下一步在哪里开店

为我们的下一家咖啡店比较了三座城市。

今年奥斯汀（Austin）的工作日访客增长最多，而租金保持平稳。它是三者中最明显的机会。

奥斯汀在增长和成本方面领先。丹佛周末吸引的人流更大，但今年租金上涨了 11%。纳什维尔居于两者之间：客流稳定、租金合理，且周边竞争对手最少。

幻灯片16 张幻灯片

§ 第 02 节 · 入围名单

奥斯汀遥遥领先。

Austin 的访客曲线在 2024 年年中开始拉开差距并持续攀升。其余三者则明显落后。

100755025024年Q12024 年第三季度25年第一季度2025 年第三季度2025年第四季度AUSDENNSHPOR96684222

表格stores.xlsx

E2fx=ROUND(AVG(B2:D2),0)

	A	B	C	D	E
1	指标	奥斯汀	丹佛	纳什维尔	波特兰
2	每日访客	412	388	346	382
3	每月租金	$4.2k	$4.8k	$3.9k	$4.3k
4	竞争对手	2	5	3	3
5
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8
9

流程12 项中的第 3 项 · 进行中

开设下一家门店

3 / 12

✓收集城市数据访客 · 租金 · 评价Computer
✓对比各城市相同指标，并排对比实时数据
●起草建议一页纸，通俗易懂你 · 审阅
○发送给团队附带引用来源Slack · #stores

传统 Deep Research 对比 Computer Deep Research

Humanity's Last Exam（人类最后的考试），Center for AI Safety & Scale AI
旧版深度研究36.4%
Computer DR50.5%
BrowseComp，OpenAI
旧版深度研究40.7%
Computer DR83.8%
DeepSearchQA，Google DeepMind
旧版深度研究81.9%
Computer DR85.0%

基准测试

更高的准确性、深度和引用质量。

结果出来了。Computer 中的深度研究可提升准确性、分析深度和引用质量。

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