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　　Deep Research和DeepSeek是两款不同的AI研究工具，前者由OpenAI推出，后者是杭州一家AI公司的品牌名称。

　　2.Deep Research是一款专注于深度研究和分析的AI智能体，而DeepSeek则是一个全方位AI模型开发商。

　　3.除此之外，DeepResearch和DeepSeek在技术路线、应用场景等方面也存在差异，如前者注重研究深度和准确性，后者强调成本效益和开源共享。

　　4.用户可以根据实际需求灵活选择工具，如在重要研究时，可以先使用DeepSeek R1快速梳理框架和要点，再使用Deep Research进行深入分析和论证。

　　最近，随着 OpenAI 推出 Deep Research 新功能，我发现很多读者对 Deep Research 和 DeepSeek 产生了混淆。作为一名长期关注 AI 发展的观察者，今天我想为大家厘清这两个概念的区别，并分享它们各自的独特价值。

　　Deep Research 是 OpenAI 基于其强大的模型开发的一款产品，它集成了 GPT-4o 和 o3 等推理模型，并配备了完整的用户交互界面和搜索引擎功能。

　　而 DeepSeek 实际上是一个品牌名称，我们需要具体到其特定产品才能进行比较。比如 DeepSeek V3 是一个类似于 GPT-4o 的传统生成式大语言模型，而 DeepSeek R1 则是一个类似于 OpenAI o1 的推理模型。

　　作为 OpenAI 在2024年2月推出的重磅功能，Deep Research 本质上是一个专注于深度研究和分析的 AI 智能体。它最显著的特点是能在短时间内（通常5-30分钟）完成高质量的研究报告。这个功能建立在 OpenAI 最新的 o3 模型基础上，特别优化了网页浏览和数据分析能力。

　　它的工作方式很像一个专业研究助理：给它一个研究主题，它会自动进行多轮深入搜索、分析和推理，最终生成一份包含清晰引用源的专业报告。无论是金融分析、学术研究还是政策解读，Deep Research 都能胜任。

　　相比之下，DeepSeek（深度求索）代表了另一种发展路径。这是一家来自杭州的AI公司，其核心竞争力在于开发高性能但低成本的大语言模型。它的明星产品 DeepSeek-R1 模型虽然性能接近 OpenAI 的 o1，但最引人注目的是其极低的运营成本 - 仅为竞品的几十分之一。

　　DeepSeek 选择了一条不同的发展道路：专注于模型本身的优化和创新，通过开源协作来推动技术进步。这使得它在中国市场快速获得认可，并在全球范围内引起关注。

　　产品定位：Deep Research 是一个专门的研究工具，而 DeepSeek 是一个全方位的AI模型开发商

　　应用场景：Deep Research 专注于深度研究和分析，DeepSeek 则覆盖更广泛的AI应用领域

　　虽然两者都会使用外部搜索，但工作方式大不相同：Search 使用 4o 版本模型进行快速的信息采集和整合，能够即时返回结果；而 Deep Research 则采用更先进的 o3 模型，会花费更多时间（从几分钟到几十分钟不等）进行深度分析和提炼。

　　这种区别也体现在技术细节上：Search 的上下文限制在 32K，而 Deep Research 提供了至少 128K 的更大容量，能处理更复杂的内容。另外，Deep Research 还特别设计了二次确认机制，通过主动询问来确保理解用户需求的准确性，这大大降低了因理解偏差导致的错误。

　　基本使用方法：通过 DeepSeek 的文本输入框提交问题、需求或任务指令，系统会根据输入生成相应答案。建议开启联网搜索功能，确保获取实时信息。

　　提示词模板：按照目标-要求-背景-警告的顺序构建提示词，能让 AI 更好理解你的需求。

　　思考深度控制：通过要求 AI 进行三轮思考再回答，可以获得更深入周到的分析结果。

　　互动优化：通过持续对话来澄清问题、补充需求和调整方向，从而获得最满意的回答。

　　Deep Research 服务承诺：不提供任何涉及色情暴力的内容，同时也禁止提供盗版资源或违规链接。

　　优先使用英文编写 Prompt 或指定英文搜索，这样通常能获得更准确和全面的搜索结果。

　　建议在需要时要求系统同时生成多语言版本的报告（如中英文对照），这样可以省去后期翻译的工作，提高效率的同时确保准确性。

　　无论使用哪种工具，提供充分的上下文信息都是提升输出质量的关键。通过持续的对话交互，及时调整和优化需求描述，能够帮助系统更准确地理解和满足用户需求。同时，要注意两款产品都有其使用边界，不会提供任何违规内容或盗版资源。

　　两款产品的基本特点和使用方法后，让我们通过一个具体案例来深入理解它们在实际应用中的差异。我们选取了一个最近备受关注的话题：如何看待川普上台后出台的一系列贸易战政策？，来对比分析两个AI工具的表现。

　　把这个问题分别问了DeepSeek R1和Deep Research，两个模型实际上在回顾特朗普的第一个任期的政策及其影响，不过就像我说的，这两个东西不是一个赛道的，所以差别非常明显。DeepSeek比较浅，Deep Research更加专业更有洞见。

　　特朗普的贸易战政策是全球化多重周期和美国国内政治经济焦虑的产物。从政策背景与动机来看，特朗普政府认为全球化导致美国制造业外流、贸易逆差扩大，尤其是对华贸易逆差长期居高不下。其中最主要的政策手段就是针对中国的关税措施，2018年起，美国依据301调查对中国的3600亿美元商品加征关税，最高税率达25%。同时，他们还限制华为、中兴等中国企业获取美国技术。

　　对于这些政策的效果，DeepSeek R1 指出这些措施确实产生了一定的短期效果，如迫使中国在2020年签署第一阶段贸易协议，部分制造业企业回流美国。但从长远来看，这些政策也带来了不少问题：美国企业和消费者承担了大部分关税成本，全球供应链受到干扰，而且并未显著缩小对华贸易逆差。

　　Deep Research 的报告，其中包含了大量详实的数据和多维度的分析。比如在经济影响方面，它具体指出美国对约2500亿美元中国输美商品加征25%关税后，美国家庭每年平均成本增加约419美元，美国企业每月因此多支付约44亿美元。在全球影响方面，IMF估计贸易战使2020年全球GDP增速降低0.5%，相当于损失约4550亿美元产出。

　　通过这个案例的对比，我们可以清晰地看到两款工具的特点差异。DeepSeek R1 擅长提供结构清晰、重点突出的分析，适合快速了解问题的核心。而 Deep Research 则通过详实的数据支持和多角度的深入分析，为用户提供了更全面和专业的研究报告。这种差异也反映了两款工具的不同定位：一个注重效率和关键信息的提取，另一个则着重于深度研究和全面论证。

　　让我们从实际应用的角度，为不同需求的用户提供一些具体的选择建议：适用场景与特点对比：

　　在实际应用中，用户完全可以根据具体需求灵活选择工具。比如在进行重要研究时，可以先用 DeepSeek R1 快速梳理框架和要点，再使用 Deep Research 进行深入分析和论证。这种组合使用的方式，能够很好地平衡效率和深度的需求。

　　最后，AI 技术的不断进步，这些工具的功能边界可能会进一步扩展，为用户提供更加丰富的选择。但在当前阶段，准确理解每个工具的特点和适用场景，对于提高工作效率和研究质量都至关重要。

　　以下是 Deep Research 生成的关于如何看待川普上台后出台的一系列贸易战政策？的分析报告部分核心内容，供读者参考学习。该报告从经济影响、政治动机、国际关系等多个维度进行了详实的分析：希望这份深度分析能为读者提供更多关于贸易战政策的深入见解，也展示了 Deep Research 在复杂议题分析方面的专业能力。

　　特朗普执政期间（2017–2021）采取了大规模的贸易战政策，主要针对中国、北美邻国和欧洲等经济体。这些政策包括对中国商品加征关税、重新谈判北美自由贸易协定（NAFTA）以达成美墨加协议（USMCA），以及对欧盟等盟友征收钢铝关税和威胁汽车关税。下面将分别从经济影响、政治动机、国际关系、意识形态和长期影响五个方面，对特朗普政府的贸易战政策进行全面分析，并提供相关数据和权威来源支持。

　　对华贸易战政策背景：特朗普政府以美国《1974年贸易法》第301条调查为依据，指控中国存在不公平贸易行为，包括知识产权盗窃、强制技术转让和补贴国企等。2018年起美国对中国分批加征高额关税，引发中方对美出口的报复性关税。到2020年初，美中达成第一阶段贸易协议，但绝大部分关税仍然保留。

　　经济影响：美中贸易战对两国和全球经济均造成了明显影响。美国先后对约2500亿美元中国输美商品加征25%关税，并在2019年宣布再对约3000亿美元商品加税10%（部分后来上调至15%）。结果是美国自中国进口大幅下降，中国对美出口也下降，美国消费者和企业普遍承担了关税成本。研究显示，2018年美国对华关税将美国家庭每年平均成本增加约419美元。关税几乎完全转嫁到美国进口商品价格上，中国出口商并未显著降价吸收关税。美国进口商每月因此多支出约44亿美元（其中约30亿是税收转移，14亿是效率损失）。美国企业为了避税也调整供应链，从其他国家采购成本更高的替代品，造成无谓损失。例如10%的关税令进口需求减少43%，并迫使部分进口转向成本更高的他国供应，产生效率损失。美国出口也因中国报复受挫，美国对华出口在贸易战开始后明显萎缩。受关税和不确定性影响，2019年美国制造业出现放缓，制造业采购经理指数一度跌破荣枯线年最低水平，一定程度上反映了出口受限的压力。国际货币基金组织（IMF）测算，贸易战使2020年全球GDP增速降低0.5个百分点，相当于损失约4550亿美元产出。全球贸易增长也放缓：2019年上半年全球贸易量仅增长1%，为2012年来最低。值得注意的是，尽管贸易量下降，美国对华贸易逆差并未明显缩小，“双边贸易逆差基本未变”。这表明关税未能实现特朗普降低对华逆差的初衷。

　　政治动机：特朗普发动对华贸易战的政治动机包括缩小贸易逆差、保护国内产业和迫使中国改变经济政策。一方面，特朗普在竞选中将巨额对华贸易逆差形容为美国遭受的不公平待遇，将削减逆差视为振兴制造业、夺回就业的手段。他的贸易代表办公室在301调查报告中详细列举了中国的“不公平”贸易行为，贸易战被定位为迫使中国在知识产权保护、市场准入等结构性问题上让步的筹码。特朗普政府还希望通过关税向国内支持者展示强硬立场，以兑现“让美国再度伟大”的承诺。在2018年中期选举和2020年大选前，强硬对华姿态被用于巩固其核心选民基础。例如，特朗普多次公开表示“关税是好东西”，声称中国在“支付关税”，以此强调其政策正帮助美国。然而事实是关税成本主要由美方承担，美国政府后续不得不出资补贴受损的美国农民等群体。

　　国际关系：美中贸易战导致两国关系急剧恶化，并波及全球外交格局。2018年两国互征关税后，美中关系掉入数十年来低谷。中国视美国关税为公然施压，采取反制措施并在国际场合谴责美国的单边主义做法。贸易紧张局势也影响了其他领域的合作，使得两国在科技、人权等问题上的摩擦加剧。美国的传统盟友和贸易伙伴则被迫在美中之间调整立场。许多国家担忧美中对抗升级殃及全球经济，对多边贸易体系造成冲击。美国同时在世贸组织（WTO）对中国提起多项诉讼，指责中方不守规则；而中方也诉诸WTO挑战美方关税合法性。这场贸易战的外交后果之一，是使美中关系由经贸摩擦演变为更广泛的战略对抗，有评论称其演变成了一场新冷战。同时，美国对盟友施压要求共同对华强硬，试图通过组建联盟在经贸上遏制中国。这种做法在特朗普任期末和继任的拜登政府初期表现为美欧日协调施压以及建立供应链联盟等。然而，贸易战也使一些国家更加紧密地与中国合作以对冲美国压力，例如中欧在特朗普任内加紧商谈投资协定（尽管后来受阻）。总体而言，美中贸易战令美国与中国的外交关系紧张对立，并重塑了部分国际关系格局。

　　意识形态：特朗普对华贸易政策反映了经济民族主义和保护主义的意识形态取向。他奉行“美国优先”（America First）理念，认为过去自由贸易协议让美国吃亏，主张通过关税和强硬谈判恢复美国经济自主权。这种观念带有19世纪重商主义色彩，强调贸易顺差和制造业本土化。正如布鲁金斯学者指出，特朗普的贸易观基于一种“重商主义世界观，强调保护主义和激进运用关税。特朗普和其顾问（如彼得·纳瓦罗）认为工业空心化与不公平贸易直接相关，关税既可作为谈判筹码逼迫对手让步，也被视作本身有利可图——既鼓励制造业回流，又能为政府增加收入BROOKINGS.EDU。这种保护主义背后是一种经济民族主义意识形态：优先照顾本国工人和企业利益，即使以削弱全球贸易体系为代价。对华强硬也与意识形态竞争相关，特朗普政府将中国模式视为对美国主导的自由经济秩序的挑战，贸易战被赋予维护美国价值和制度优势的意义。因此，经济民族主义和对华意识形态戒备共同驱动了特朗普政府的贸易战决策。

　　长期影响：特朗普对华贸易战的影响在其任期结束后仍持续。首先，大部分对华关税被拜登政府暂时保留，美国对华进口平均关税水平从战前的约3%飙升至19%左右，提升了六倍以上。这表明特朗普时代开创的高关税对华施压成为一种新常态，美中经贸关系的摩擦具有长期性。其次，贸易战促使全球供应链部分重组。为了规避美中关税，许多跨国企业调整产地，例如将生产从中国转移到越南、墨西哥等地。研究发现，2018–2019年的关税冲突使越南对美出口增加约14%，成为贸易战的意外赢家。美国进口来源更加多元，减少对中国依赖，这加速了中美经济“脱钩”趋势。第三，中国也在战略上寻求降低对美依赖，加快“国内大循环”等政策，推动科技自立，以应对美国的贸易和技术封锁。第四，贸易战迫使企业重新评估全球化战略，更重视供应链韧性和市场多元化。一些美国企业虽然未全面回迁，但在中国之外增加备选供应基地，以降低单一国家风险。最后，美中贸易战未能解决核心争端却带来了长期负面遗产：双方互信下降，经贸对话机制受损，双边贸易结构扭曲（大量美国农产品订单流失、能源出口未达标等）。根据牛津经济研究的估计，美中关税提高已导致美国流失约24.5万个就业岗位。美国政府为补贴因中国报复受损的农业部门，在2018-2019年拨款280亿美元援助农民，之后又追加补贴，总承诺额高达610亿美元这些都显示贸易战带来的长期调整成本由美国财政和消费者承担。总体而言，对华贸易战在长期层面推动了国际贸易格局从高度一体化走向更分化的状态，全球供应链呈现出区域化、多元化的新趋势。......