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我不知道在OpenAI之外是否存在这样的东西。如果有的话，请告诉我。实际上，由于DeepResearch在深度阅读大量在线资源方面非常有用（比4o的普通在线搜索要好得多），所以我现在对高昂的订阅费用感觉还可以接受。不过，能用开源权重来运行它就更好了。

讨论总结

这个讨论主要是围绕CloseAI的DeepResearch是否存在开源替代品展开的。评论者们分享了一些可能的替代品如open deep research、GPT - Researcher等，也比较了Perplexity、OpenAI等在性能和价格方面的差异，还探讨了一些相关技术如RAG与DeepResearch的优劣，此外也有部分评论涉及到无关话题或者引出新话题。

主要观点

  1. 👍 存在一些类似CloseAI’s DeepResearch的复制品，但远不如原版好。
    • 支持理由：评论者的观察和经验。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Perplexity价格比OpenAI便宜很多，但性能不如OpenAI。
    • 正方观点：对于一些使用者来说，Perplexity虽然性能稍差但足够满足需求。
    • 反方观点：如果工具没用，价格就不是考量因素。
  3. 💡 RAG结合数据库查找可能比DeepResearch更优。
    • 支持理由：数据库查找速度快，互联网存在无用信息。
    • 反对声音：DeepResearch在维基百科未提及的话题上表现出色。
  4. 💡 每月200美元是2025年2月前购买OpenAI完整解决方案较便宜的方式。
    • 支持理由：能得到最好、最大且能无限使用同时深度研究框架可用的模型。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 存在OpenAI之外的替代物且非常好。
    • 支持理由：给出了替代物的网址以供参考。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 there are quite a few replications, the most common one probably being open deep research”
    • 亮点：指出存在类似DeepResearch的复制品。
  2. “🤔 Koksny：True, but it’s also $2000+ a year cheaper.”
    • 亮点：强调Perplexity价格优势。
  3. “👀 数据库 lookups是a lot faster than web searches, and there’s a lot of crap information on the internet.”
    • 亮点：阐述数据库查找和网络搜索的差异。
  4. “😉 It’s good enough for me and my job, don’t see a reason to pay 100x more for something 10% better.”
    • 亮点：表达对Perplexity性能虽稍差但满足需求的看法。
  5. “🤓 Yes, it does, and is insanely good.”
    • 亮点：直接肯定存在很好的OpenAI之外的替代物。

情感分析

总体情感倾向较为中立客观。主要分歧点在于对不同工具性能和价格的权衡，例如在Perplexity和OpenAI的比较中，有些人看重价格因素认为Perplexity虽然性能稍差但可以接受，而有些人则认为性能差则工具无价值，与价格无关。这可能是由于使用者的需求、使用场景以及经济考量等不同因素导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：像Trase v.03这样新话题的引出可能会引发后续关于新工具或代理的讨论。
  • 潜在影响：如果更多开源替代品被发现且被证明有效，可能会对CloseAI的DeepResearch的市场份额产生影响，也会影响到用户在人工智能深度研究工具方面的选择和使用成本。

详细内容：

标题：关于 CloseAI 的 DeepResearch 及开源替代品的热门讨论

在 Reddit 上，一则题为“CloseAI’s DeepResearch is insanely good… do we have open source replacements?”的帖子引发了众多关注。该帖子获得了大量的点赞和评论。帖子的作者表示，虽然目前对 DeepResearch 高昂的订阅费用还能接受，因为其在深度阅读大量在线资源方面非常有用，但还是希望能有开源的权重版本。

讨论的焦点主要集中在开源替代品是否能与 DeepResearch 相媲美，以及它们各自的优势和不足。有人指出有不少类似的开源复制项目，比如 Open Deep Research，但效果都不如原版。有人分享了使用 Open Deep Research 的指南和相关链接，介绍了其使用方法和工具。还有人探讨了它是否需要某些 API 以及在不同场景下的表现。

关于价格和性价比的讨论也很热烈。有人认为虽然某些替代品便宜很多，但如果效果不好就没有意义。也有人表示对于自己和工作来说，价格便宜且能解决大部分问题就足够了，没必要花高价追求那额外的小部分提升。

有人分享自己使用的经历，觉得某些替代品在很多场景下相当有用。还有人提到 DeepResearch 能生成错误较少的长篇研究论文，而其他替代品存在较多错误。

对于不同工具的实际差异，大家也各抒己见。有人好奇模型的使用情况，有人认为数据库查询比网络搜索更快，且网络信息质量参差不齐。

总之，这场讨论展示了大家对 CloseAI 的 DeepResearch 及其开源替代品的深入思考和不同看法。但到底哪种工具更适合，还需要根据个人的具体需求和使用场景来判断。