ChatGPT 的 Deep Research 功能，怎麼幫你把 3 小時研究變成 15 分鐘？

備註：AI 模型更新速度很快，因此這篇文章的資訊可能不久後就會過時。這篇文章的寫作背景是根據 20250612 時能找到的公開資訊。

工作上查資料、做報告是一件很費工的事情，對吧？

我曾經在電腦開了一堆分頁，然後瘋狂在各網站跳來跳去，最後還要手動整理一大堆筆記。

我猜你跟我一樣，做研究時都會這樣「土法煉鋼」。

問題是現在資訊量太誇張了！我們的大腦根本處理不完，用傳統方式做研究真的很吃力。

近期ChatGPT/Claude/Gemini/Perplexity.ai/Grok 推出了「Deep Research」功能，號稱可以自動幫你做研究。但我很好奇：這東西到底行不行？真能取代我們傳統的研究方式嗎？

所以昨天我親自試了一下，結果發現了一個超重要的洞察：

AI 確實能當個超強研究助手，但有個大前提 — 你必須給它「超精準的指示」，產出的研究報告才能真正的被使用 (如果你的需求模糊，多數時候產出的只是 “漂亮的文字垃圾”)。

接下來我要跟你分享我的實驗過程、我設計的指令模板，還有怎麼把 ChatGPT 變成你的研究助理（而且不用付加班費！）。

主要有 4 個重點：

1. 什麼是 Deep Research?
2. 在 ChatGPT 中，Deep Research 到底要選哪一個模型？
3. Deep Research 的 Prompt (指令) 該怎麼寫？
4. 從頭到尾，舉一個我自己的產品調查實際範例

讓我們開始吧！

重點 1. 什麼是 Deep Research？

Deep Research 就像你的小型研究助理。

你只要給它一個明確的研究主題，它會幫你上網搜尋大量資料，然後自己去整理、統整出一份結構清楚的報告。不像平常我們用 ChatGPT 問問題只是聊一聊，Deep Research 是有目的性的在幫你「查資料＋寫報告」。

不過有個重點：你給它的問題不能太模糊。

比如你只丟一句「幫我研究教育產業」，那它產出的內容可能就會很表面、很廣。但如果你說「我是一個台灣做線上課程的新創，要針對 25–35 歲上班族，找出目前他們學習工具的使用趨勢」，那它給你的報告就會聚焦很多，甚至還會幫你找出相關服務的差異與機會點。

Deep Research 的威力很強，但你要懂得怎麼問。

問得越清楚，它幫你整理出來的內容就越有用。對於：

• 設計新產品策略
• 要準備簡報
• 做市場研究
• 寫文章

你如果有以上需求，這功能真的可以幫你省下超多時間。

現在 Deep Research 幾乎是各 AI 大場的標準功能，使用起來的感覺都差不多。但為了精確解說，下面我會用 ChatGPT 的 Deep Research 來做介紹。

我們繼續往下看。

重點 2. 在 ChatGPT 中，Deep Research 到底要選哪一個模型？

先說結論：是 o3 系列模型。

當你在 ChatGPT 中啟動 Deep Research 時，背後實際執行報告生成的「心臟」是 o3 模型。根據 Wikipedia 的說明，在研究時你跟 ChatGPT 對話的 “感覺” 會受到你所選擇的模型版本的影響。

下面是快速的比較(根據 截自 20250612 OpenAI 官方說明)：

• GPT‑4o： 主打全方位，速度快、範圍廣，適合作為起始模型。不過雖然能喚醒 Deep Research，它在處理深度分析、複雜邏輯時，還是會由 o3 來接手研究。
• o3： 在分析能力上最強，適合進行高階策略、跨領域整合等工作。Deep Research 其實就是跑在它的基礎上。
• o4-mini & o4-mini‑high： 這些是更小的最新 o4 系列，專注於快速且精確的數學、程式與視覺任務處理。雖然它們擁有成本與速度上的優勢，但在 Deep Research 的整體質感及來源評估深度上，仍以 o3 為主力。
• GPT‑4.5： 在對話流暢度、情感理解與自然感方面表現更好，但根據經驗回饋，它在嚴謹推理與錯誤自省能力上，往往略遜於 GPT‑4o 和 o3 系列。因此，如果目的是要產出大量引用、深入分段的分析，仍建議主力以 o3 及其 mini 變體為核心。
• GPT‑4.1 / GPT‑4.1‑mini：這是最新推出，特化於大上下文、資料密集型任務，支援百萬 token 處理，是企業處理長文件、PDF 或海量資料。

看的頭昏眼花了嗎？

讓我快速小結一下：

Deep Research 的報告生成是依賴 o3 系列模型。 而你最終選擇 GPT‑4o、4.5、o4‑mini 或 4.1 等作為對話模型時，其差異首先會反映在前後互動的流暢度、情感感知與上下文處理能力上，而不是報告核心分析的品質。 因此推薦以下策略：

• 追求最快速度、自然對話 → 用 GPT‑4o 或 GPT‑4.5 做對話介面； 追求深度邏輯與分析 → 維持 o3 來執行實質研究； 處理長篇資料 → 在對話前期使用 GPT‑4.1 系列先整理上下文，再交由 Deep Research。

依需求調配這些模型，就能讓 Deep Research 發揮最大效益。

在下面的案例中，我將使用 o3 作為 Deep Research 的示範模型

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