Deep Research
функция продуктаАгентный режим исследования в ChatGPT, собирающий и синтезирующий информацию из источников. В ToTheMoon: 51 выпуск с 2025 по 2026 год, в 7 из них — центральная тема; чаще всего рядом: Модели и ассистенты ИИ, Работа, профессии и производительность.
* Считано по расшифровкам: для каждого выпуска записаны роль и число упоминаний.
Deep Research в выпусках ToTheMoon
Deep Research появился в разговорах ToTheMoon в начале 2025 года и быстро стал для ведущих рабочим инструментом, а не новостью: они обсуждают, на каких задачах длинное исследование оправдывает ожидание, где оно проигрывает обычному поиску и почему пользователь вообще должен выбирать режим вручную. Через Deep Research канал ставит более общий вопрос — как отличить сильную модель от удобного продукта.
В выпуске 044 релиз описали как аналитический инструмент, который ведёт себя как человек: сам ищет, задаёт уточняющие вопросы и на упомянутом тесте показывает 26,6% точности против 3,3% у 4o. Уже через месяц пришли первые ограничения: для сложного рынка режим полезен, а на бытовом запросе вроде поиска тренера для собаки результат не лучше Google или Yelp (выпуск 048). В выпуске 050 один из ведущих признавался, что готов ждать отчёт по десять–двадцать минут и даже часы. Практическую ценность видели в длинных задачах — проверке человека по сотням источников, хотя отделять факт от домысла всё равно приходится пользователю (выпуск 052).
К лету 2025 года разговор сместился к интерфейсу: выбирать между GPT-4o, o3 и Deep Research приходится вручную, хотя зрелый продукт должен сам понимать, какой режим нужен (выпуск 061); агент ChatGPT как раз сам решает, когда запускать Deep Research, и в тесте результат оказался похожим (выпуск 068). В 2026 году оценка стала жёстче: отчёт может быть сильным, но уточнения, задержки и изменчивое качество раздражают, и пользователь сравнивает уже не отдельный ответ, а весь процесс работы (выпуск 096).