Режим Deep Research: 20-страничный отчёт без чтения 50 вкладок

Одна из самых полезных новых функций ИИ за последние два года — Deep Research. Сегодня свою версию предлагает каждая крупная лаборатория: OpenAI Deep Research в ChatGPT, аналог Google в Gemini, Deep Research у Perplexity, похожие функции у Anthropic, xAI и других, часто под постоянно меняющимися продуктовыми названиями. Все они делают примерно одно и то же.

Вы задаёте один хорошо сформулированный вопрос. Модель в течение 5–30 минут автономно ходит по сети, читает десятки страниц, делает заметки, развивает то, что находит. На выходе она возвращает структурированный отчёт — обычно на 10–30 страниц — со ссылками на каждое утверждение.

Эти отчёты не идеальны. Они радикально лучше того, что вы успели бы сделать за то же время. И они достаточно хороши, чтобы небольшая, но реальная доля профессиональных исследовательских задач теперь решалась именно так.

Эта статья — о том, как правильно использовать Deep Research: для чего он хорош, в чём слаб, и какая формулировка отличает полезный отчёт от потраченного впустую получаса.

Что Deep Research делает на самом деле

Под капотом Deep Research — это ИИ-агент. Он получает ваш вопрос, продумывает план исследования, выполняет поисковые запросы, читает страницы, оценивает источники, развивает перспективные направления и сводит всё в структурированный результат. Пока он работает, вы видите индикатор прогресса.

Типичный запуск Deep Research занимает 5–30 минут. За это время он может просмотреть от 30 до 100 страниц. Результат на выходе:

• Имеет чёткую структуру (резюме, разделы, выводы).
• Подкрепляет каждое утверждение ссылками на использованные источники.
• Указывает на открытые вопросы и места, где доказательной базы было мало.
• Иногда включает таблицы, сравнения и количественные сводки.

Чего он не делает:

• Не читает закрытый, платный или защищённый паролем контент (в основном).
• Не проводит первичных исследований (интервью, опросы, эксперименты).
• Не умеет надёжно отличать качественные источники от мусорных без вашей подсказки.
• Не заменяет вдумчивое человеческое суждение в спорных или узкоспециализированных темах.

Когда Deep Research — правильный инструмент

Deep Research подходит, когда:

Вам нужен исчерпывающий обзор незнакомой темы. «Подведи итог текущему состоянию EU AI Act, включая сроки внедрения и обязанности компаний разного размера».

Вы выбираете между вариантами, для чего нужно сравнить много источников. «Сравни ведущие векторные базы данных для продакшена в 2026 году — pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus — по цене, производительности, простоте эксплуатации и поддержке экосистемы».

Вам нужен срез рынка или конкурентной среды. «Построй карту рынка стартапов в области ИИ для клиентской поддержки, привлекавших Series A или B в 2024–2026, с их отличиями и основными сегментами клиентов».

Вы хотите подтвердить или опровергнуть гипотезу. «Подтверждают ли исследования, что четырёхдневная рабочая неделя повышает продуктивность? Найди сильнейшие аргументы за и против».

Вы готовите бриф. «Сделай мне one-pager по [компании] для завтрашней встречи — чем они занимаются, что нового, финансовое положение, кто в их топ-команде, на что мне стоит аккуратно смотреть».

Общий паттерн: вопросы, где работа — это собрать и синтезировать информацию из множества источников, а не сгенерировать оригинальную мысль.

Когда Deep Research — неправильный инструмент

Пропустите Deep Research, когда:

Вы уже знаете ответ или знаете, где именно искать. «Какая столица Эстонии?» или «Кто CEO Apple?» не требуют 20-минутного отчёта.

Вопрос узкий и конкретный. «Какой синтаксис list comprehension в Python?» — просто спросите модель напрямую.

Нужная информация не онлайн. Внутренние документы вашей компании, ваши собственные данные, вещи, доступные только в закрытых базах. Deep Research здесь не помощник (хотя некоторые инструменты вроде ChatGPT Enterprise умеют «Deep Research по подключённым корпоративным источникам»).

Ответ зависит от вашего личного контекста сильнее, чем от фактов. «Стоит ли мне согласиться на эту работу?» требует вашего суждения, а не исследовательского отчёта.

Тема меняется так быстро, что отчёт устареет. Котировки акций, спортивные счета, экстренные новости. Используйте обычный поиск.

Результат должен быть написан вашим голосом. Deep Research выдаёт отчёты голосом модели. Если нужен текст вашим голосом, проведите исследование отдельно, а текст напишите сами.

Как сформулировать вопрос для Deep Research

Главный фактор качества результата — это сам вопрос. Разница между полезным и бесполезным отчётом обычно в постановке.

Надёжный шаблон формулировки:

Цель. Что я хочу понять и зачем.

>

Объём. Что хочу включить; что хочу исключить.

>

Аудитория. Кто будет читать результат и что с ним сделает.

>

Требуемая структура. Какие разделы хочу, форма результата, нужна ли таблица, целевой объём.

>

Планка качества. Какие источники приоритетны; что хочу явно перепроверить.

>

Открытые вопросы для проработки. Конкретные вопросы, на которые нужны ответы, в порядке приоритета.

Разобранный пример:

Цель. Я планирую перевести компанию с Salesforce на более современную CRM. Хочу понять, какие в 2026 году есть реалистичные альтернативы для mid-market B2B SaaS-компании (~150 человек, ~$30M ARR).

>

Объём. Фокус на альтернативах Salesforce, заслуживающих доверия на нашем масштабе, не нишевых и не любительских. Исключить общие подборки «лучшие CRM». Включить реальные пользовательские данные.

>

Аудитория. Я, как Head of Operations, плюс наш CFO. Будем использовать это для подготовки оценки вендоров.

>

Требуемая структура. - Резюме в один абзац - Сравнительная таблица по ценам, ключевым возможностям, простоте миграции с Salesforce, экосистеме - По каждому из шорт-листа (топ-4): полстраницы профиля с сильными сторонами, слабостями, для кого лучше всего - Раздел «вопросы каждому вендору на демо» - Раздел «типичные риски миграции»

>

Планка качества. Приоритет источникам с G2, отзывам реальных пользователей с Reddit/HackerNews, опубликованным кейсам. Скептически относиться к сравнениям, опубликованным самими вендорами. Избегать SEO-мусорных списков «лучшие CRM 2026».

>

Открытые вопросы для проработки. 1. Действительно ли HubSpot конкурентоспособен на нашем масштабе, или он ломается на определённом уровне ARR? 2. Насколько реалистична миграция с Salesforce — какой типичный срок и стоимость? 3. Есть ли более новые варианты (после 2023 года), которые стоит включить?

Запуск с такой формулировкой выдаст по-настоящему полезный документ, готовый для принятия решения. Запуск с «сравни CRM» выдаст посредственный листикл.

Как критически читать результат

Отчёты Deep Research выглядят профессионально. Структурированные, со ссылками, аккуратно оформленные. В этом и риск: авторитетно выглядящему отчёту легко поверить без проверки.

Привычка, которая окупается: после каждого запуска Deep Research проводите пятиминутный аудит.

1. Выборочно проверьте три утверждения. Кликните по ссылке, убедитесь, что источник действительно говорит то, что заявлено в отчёте. Будьте готовы найти хотя бы одно утверждение, которое тонко перефразировано или сослано на страницу, которую модель неправильно прочитала, — это типичный режим отказа всех Deep Research-продуктов на сегодня.
2. Ищите недостающие точки зрения. Какая позиция недопредставлена в отчёте? Часто ответ — «скептики»: модель тяготеет к консенсусу или к тому, что громче всех опубликовано.
3. Проверьте источники. Они достоверны? Достаточно свежие? Есть ли среди них низкокачественные (маркетинг вендоров, ИИ-генерированный контент, явно ангажированные)?
4. Заметьте пробелы. Что отчёт не покрыл, чего вам хотелось бы? Отправьте уточнение: «Теперь добавь раздел про [недостающую тему]».

Этот пятиминутный аудит и есть разница между Deep Research как серьёзным инструментом и Deep Research как причудливым автодополнением.

Несколько работающих паттернов

Двухпроходный подход. Первый запуск Deep Research — широкий («какие есть основные варианты»). Второй — узкий («по топ-3 из предыдущего отчёта углубись в цены, интеграцию и качество поддержки»). Два узких запуска дают результат лучше, чем один широкий.

Скептический проход. После запуска Deep Research спросите ту же модель в новом разговоре: «Вот отчёт Deep Research. Выяви утверждения, плохо подкреплённые источниками, логические прыжки и сильнейший контраргумент, который ты можешь построить против выводов отчёта». Это ловит на удивление много проблем.

Синтезирующий проход. Возьмите результат Deep Research и заведите его в собственный текст. «На основании этого отчёта составь one-page памятку для моего CFO с моей рекомендацией и тремя главными рисками». Отчёт — это сырьё; синтез с вашим суждением — это артефакт.

Стоимость и доступ

По состоянию на 2026 год доступ к Deep Research зависит от тарифа:

• ChatGPT Plus: ограниченное число запусков Deep Research в месяц.
• ChatGPT Pro: значительно больший лимит.
• Claude Pro / Max: аналогичная многоуровневая структура для Claude Research.
• Gemini Advanced: входит в платный Gemini.
• Perplexity Pro: щедрый лимит на Deep Research, часто самый выгодный по цене вариант для тяжёлых пользователей.

Если у вас нет платного тарифа, у Perplexity обычно самый доступный бесплатный или дешёвый Deep Research. Для тяжёлых исследовательских пользователей расчёт обычно приводит либо к Perplexity Pro, либо к ChatGPT Pro — в зависимости от того, как вы ещё используете ИИ.

Главное

Deep Research — это самое близкое, что современный ИИ может предложить вместо настоящего научного ассистента. Он не заменяет экспертное суждение, но делает работу по сбору и синтезу, которая раньше занимала день, за пятнадцать минут.

Тщательно формулируйте вопрос, проверяйте результат, итерируйте уточнениями. При правильном использовании он переключает ваше время с «чтения 50 вкладок» на «обдумывание того, что эти 50 вкладок на самом деле сказали». Это та половина исследования, где рычаг выше, и это та половина, которую ИИ пока не может сделать за вас.