IT之家 12 月 12 日消息，在 OpenAI 發佈 GTP-5.2 之後，谷歌緊接着就推出了更強大的 Gemini Deep Research 科研型智能體，同時推出全新交互 API（Interactions API）並藉此首次面向開發者開放。

　　此外，谷歌還開源了全新的深度搜索評估基準 DeepSearchQA，用於衡量多步驟複雜檢索任務中的研究全面性。此次升級標誌着 AI 自主研究能力正式進入工業化應用階段。

　　Gemini Deep Research 基於 Gemini 3 Pro 構建，專為長週期的內容收集與綜合任務優化，幻覺率降低 40%，是谷歌迄今「最具事實性」的模型，並可通過專項訓練提升複雜任務中的報告質量。谷歌表示，通過擴展面向搜索的多步驟強化學習，該智能體能夠在複雜信息環境中以更高精度自主導航。

　　谷歌 DeepMind 產品經理路卡斯 哈斯（Lukas Haas）在 X 上透露，Gemini Deep Research 已經實現 SOTA，在谷歌新基準測試上得分 46.4%，在 BrowseComp 上與 GPT-5 Pro 相當，但價格只有其 1/10 左右。

　　Deep Research 會反覆規劃研究路徑，包括形成搜索查詢、閱讀結果、識別缺口並再次搜索。本次升級帶來顯著增強的網頁搜索能力，使其能深入網站獲取具體數據。

　　據介紹，該智能體在 Humanity's Last Exam (HLE 人類終極考試)、DeepSearchQA 及 BrowseComp 中取得最新最優成績，並可在顯著更低成本下生成深入研究報告。谷歌稱，這項能力未來將應用到 Google Search、NotebookLM、Google Finance 及 Gemini App 之中。

　　DeepSearchQA：面向複雜研究智能體的全新評測基準

　　由於現有評測難以體現真實世界的多步驟研究複雜性，谷歌同步宣佈開放 DeepSearchQA 數據集與工具。該基準包含跨 17 個領域、900 個「因果鏈」任務，每一步均依賴前序分析，要求智能體生成詳盡答案集，從而衡量其研究精度與檢索全面性。

　　谷歌表示，DeepSearchQA 還能作為「思考時間」效益的診斷工具。內部測試顯示，讓智能體執行更多搜索與推理步驟可顯著提升表現，這部分將在未來版本中繼續探索。

　　開發者可訪問數據集、排行榜與 Colab 示例，並閱讀數據集技術報告。

　　Deep Research 在實際領域的早期應用

　　谷歌稱，Gemini Deep Research 已在需要高精度和上下文理解的多個行業中展現出顯著效果，包括金融服務、生物技術和市場研究。

　　在金融行業，企業利用 Deep Research 自動化盡調中的早期信息收集環節，如整合市場信號、競爭格局與合規風險，從而提升研究效率。

　　在科研領域，Axiom Bio 使用該智能體處理藥物毒性預測相關的文獻分析，獲得更高的研究深度與顆粒度，加速藥物開發流程。

　　開發者能力：文件解析、結構化輸出、引用管理

　　通過 Interactions API，開發者可調用 Gemini Deep Research 構建下一代自動化研究工具，主要特性包括：

　　統一信息綜合：整合上傳文件（PDF、CSV 等）和公共網頁數據，並能處理大上下文量。

　　可控報告結構：可通過提示詞定義輸出結構、標題、表格格式等。

　　精細引用：為報告中各項事實提供細粒度來源。

　　結構化輸出：支持 JSON schema 以便下游處理。

　　Interactions API

　　開發者可通過 Google AI Studio 的 Gemini API Key 使用 Interactions API 構建應用。

　　谷歌表示，未來更新將加入原生圖表輸出、擴展 Model Context Protocol（MCP）支持以接入更多自定義數據源，並在企業服務平臺 Vertex AI 上提供 Deep Research。