시장의 주요 AI 딥서치 도구에 대한 나란히 비교 검토: 뛰어난 성능을 자랑하는 DeepSeek R1

성명서: 이 리뷰는 비공식적이고 주관적인 것이며 결과는 참고용으로만 제공됩니다.

내용 요약

요약: DeepSeek 공식 DeepSeek R1+ 네트워크 검색 도구는 단순성과 사용 편의성으로 많은 AI 딥서치 도구 중 최고의 선택으로 꼽힙니다.

1. 사용자가 상세한 답변을 기대하는 경우, Google과 같은 기존 검색 엔진은 여전히 시장에서 검증된 우수한 검색 환경을 제공하는 견고한 선택입니다.
2. Flowith Oracle 스키마는 놀랍도록 잘 작동하며, 다음과 같은 방식으로 작동합니다. ChatGPT O1도 비슷한 점이 있습니다. 그러나 검색 엔진의 최적화 덕분에 Flowith는 국내 및 해외 정보 소스를 모두 고려할 수 있습니다.
3. 이번 리뷰에서 ChatGPT의 딥서치 성능은 많은 해외 유명 인사들의 높은 평가에 비하면 평범한 수준입니다. 이는 중국어 콘텐츠 처리 능력이 아직 개선이 필요하기 때문일 수 있습니다. 높은 검색 비용을 고려할 때, 이번 리뷰는 단 한 번의 시도에 불과합니다.

주관적 채점 결과

이 리뷰는 다소 주관적입니다. 그럼에도 불구하고 리뷰어들은 각 AI 딥서치 도구의 성능을 여러 측면에서 평가하기 위해 다음과 같은 판단 기준을 설정했습니다.

평가 기준

1. [정확도]평가는 12개의 도구(평가 초기에는 10개)로 구성된 팀이 10개의 AI 도구를 정확하게 식별하고 나열할 수 있는지 확인하기 위해 진행되었습니다. 도구가 'AI 딥서치' 키워드를 인식하지 못하면 가장 낮은 점수를 받게 됩니다. 정보 출처를 제공하지 않으면 기본적으로 5점이 감점됩니다.
2. [폭]제품 설명, 기술 경로 등과 같은 주요 정보를 포함하여 검토자가 요청한 콘텐츠를 충분히 다룰 수 있는 도구의 능력을 평가합니다.
3. [깊이]심층 평가는 다소 주관적이며 검토자의 개인적인 이해에 따라 채점되며, 이 채점에는 어느 정도의 개인적 인식 편향이 있을 수 있습니다.
4. [길이]주요 측정값은 도구에서 생성된 텍스트의 단어 수입니다.
5. [상호 작용]후속 질문, 가격 정보, 사용 한도 등을 지원하는지 여부 등 도구의 대화형 환경을 평가합니다.
6. [내보내기]도구의 데이터 내보내기 기능을 평가합니다. 링크나 이미지 내보내기만 지원하는 도구는 내보내기 기능이 부족한 것으로 간주되며, 최소한 PDF 문서의 전체 텍스트 복사 및 내보내기를 지원하는 것이 이상적입니다.

큐 단어 진화

초기 단서

最近 AI 搜索很火，我想你围绕 Deep Search
以及他的开源版本还有各种 AI 搜索，整理出一篇详尽的报告，
至少包括产品名称、原理、技术路径

최적화된 큐 워드

보다 체계적이고 포괄적인 보고서를 얻기 위해 검토자는 Flowith가 제공하는 Claude 단서 단어 최적화 기능은 초기 단서 단어를 다음과 같이 최적화합니다:

<研究主题>
AI搜索技术（重点分析Deep Search及其开源版本）
</研究主题>
<报告结构说明>
你将创建一份关于特定AI技术主题的深度分析报告。请按以下结构组织内容：
概述（2-3段）
技术/主题的整体介绍
核心发现与重要性
现状与未来影响
背景分析
技术发展背景与行业现状
该技术的战略价值
本报告的覆盖范围
技术解析
核心技术原理
关键技术组件
实现路径与方法论
架构细节（如可获得）
市场分析
主要产品与实现方案
核心厂商技术路线
解决方案对比
开源替代方案
未来展望
潜在发展方向
现存挑战与限制
未来研究重点
<格式要求>
使用Markdown标题（# 主标题，## 子标题）
保持专业书面语气
技术主张需附具体解释
不同方案需对比分析
公开信息缺失处需注明
不确定的技术细节需明确标注
聚焦事实性信息，避免推测
使用规范技术术语但保持可读性
<注意事项>
确保分析深度与完整性
保持客观中立立场
提供可验证的技术细节
明确区分事实与推测
包含实际案例与产品
注明当前认知局限
请将完整报告置于<report>标签内，特别注意：
对Deep Search技术架构进行重点剖析
列举不少于5个同类AI搜索产品
开源项目需标注许可证类型
技术路径需包含检索增强生成(RAG)等关键技术
需包含向量数据库等基础设施支持分析

ChatGPT의 심층 검색을 사용할 때, 도구는 검토자에게 검색 방향을 명확히 하기 위해 몇 가지 질문에 답하도록 요청했고, 검토자는 프롬프트에 추가적으로 세부적인 내용을 추가했습니다. 그러나 보완된 프롬프트가 길고 링크가 포함되어 있으므로 여기서는 반복하지 않습니다.

플랫폼별 평가 결과

1. 콩빵

총 단어 수입니다: 2918 단어

Beanbag은 엔지니어링 측면에서 탁월하며, 나노 검색 관련 콘텐츠를 제외하면 전반적인 성능은 거의 완벽에 가깝습니다.

내보낸 문서에는 카탈로그가 있으며, 앱 제품 라인의 풍부함에 걸맞게 전반적인 경험이 매끄럽고 편안하며 제품 완성도가 높습니다.

빈백의 단점은 아직 지능 수준에서 큰 장점을 가진 자체 대규모 모델을 보유하지 못했다는 점입니다. 그 결과 콘텐츠의 깊이가 부족하다는 문제가 있으며, 새로운 형태의 콘텐츠 프레젠테이션을 제공하지만 콘텐츠의 깊이는 개선이 필요합니다.

2. 나노서치

총 단어 수입니다: 1606 단어

360의 나노 검색은 기능이 통합된 제품입니다. 언뜻 보기에 기능 모듈이 더 완성도가 높고 DeepSeek R1 기술. 기사 초반에 OpenAI에 대한 설명은 잘 되어 있지만, AI 딥서치 제품 소개에 있어서는 내용이 충분히 포괄적이지 않고 길이도 짧습니다. 하지만 각 제품의 특징에 대한 소개가 더 눈에 띄고 요약하는 능력은 훌륭합니다. 또한, 나노서치는 리뷰어의 지식 범위를 벗어난 일부 검색 제품을 제공하므로 엄밀히 말해 AI 제품이 아니더라도 유익한 정보가 될 수 있습니다.

하지만 나노 검색은 팔로우업 기능을 지원하지 않고, 공유 기능은 링크와 이미지만 지원하며(전문 없이), 상업화 경향이 뚜렷합니다.

3. ima.copliot(텐센트 위안바오)

총 단어 수입니다: 1417 단어

텐센트는 이전에 검색과 지식 베이스 기능을 결합한 도구를 출시한 적이 있습니다. 당시 이 도구에는 평균 수준의 지능을 갖춘 하이브리드 모델이 탑재되어 있었지만, 주로 공개 플랫폼에서 제공하는 정보 소스의 품질이 높았습니다. 이제 DeepSeek R1 심층 검색 기능이 추가되면서 콘텐츠 품질이 크게 향상되었습니다.

사용자가 검색한 공개 번호의 콘텐츠를 개인 지식창고에 편리하게 추가하고 지식창고를 기반으로 Q&A를 진행할 수 있어 실용성이 높다는 것이 ima.copliot의 가장 큰 장점입니다. 공개 번호 플랫폼은 ima.copliot의 고유한 리소스 이점입니다. 다른 유사 제품을 사용할 때는 사용자가 직접 공개 번호 링크를 클릭하여 이동한 다음 콘텐츠를 저장해야 하는 경우가 많습니다.

그러나 개방형 네트워크 정보에 비해 공개 번호 정보의 적시성에는 일정한 지연이 있습니다. 동시에 공개 번호 플랫폼의 엄격한 감사 메커니즘으로 인해 일부 새로운 것, 특히 외부 링크의 유통이 제한되어 검색 결과가 때때로 편향된 결과를 초래합니다. 공개 번호 플랫폼 외부에서 정보를 검색 할 때 ima.copliot의 성능은 상대적으로 열악합니다.

그 결과, 이번 리뷰에서 ima.copliot은 기대에 약간 못 미치는 성능을 보였으며, 검색 결과와 리뷰 주제와의 상관관계도 낮았습니다. 특히 'AI 딥서치'라는 주제에 비해 ima.copliot에서 제공하는 정보의 대부분은 여전히 전통적인 검색 아키텍처 수준에 머물러 있었습니다.

ima.copliot은 여전히 특정 도메인을 위한 유용한 도구입니다. 그러나 더 넓은 퍼블릭 도메인을 대상으로 할 때는 보다 공격적이고 차별화된 개발 전략을 채택해야 할 수도 있습니다.

또한 ima.copliot은 복사-붙여넣기 내보내기만 지원합니다.

4. 하트스트림 AI 어시스턴트

총 단어 수입니다: 1399 단어

그것은 말한다 하트스트림 AI 어시스턴트 Alibaba에서 시작되었습니다. 이 제품은 기능이 더 풍부합니다.

예를 들어, 마인드스트림 AI 어시스턴트는 보고서 시작 부분에 마인드맵을 제공하고, 남녀 간의 대화를 노트북LLM과 같은 팟캐스트로 생성할 수 있어 AI 팟캐스트 콘텐츠 제작에 이상적입니다.

검색 결과에 표시되는 AI 제품의 수는 적지만 제품 이름의 정확도는 높습니다. 표의 비교는 완전히 정확하지는 않지만 다른 리뷰 도구와 비교하면 양호한 편입니다.

텍스트의 단어 수는 적지만 표, 그림 및 기타 요소를 포함하여 HeartStream AI Assistant가 생성하는 콘텐츠가 더 다양하여 콘텐츠가 더 풍부해 보입니다. 하지만 일부 그림은 주제와 연관성이 약하고 주제가 명확하지 않습니다.

HeartStream AI 어시스턴트의 사고 과정이 잘 표현되어 있고 정보 출처가 잘 표시되어 있습니다.

주요 문제점은 공유 및 내보내기 기능이 충분히 편리하지 않고 복사 후 그래픽 콘텐츠의 형식이 잘못 지정된다는 것입니다.

5. ChatGPT 심층 검색

총 단어 수입니다: 2865 단어

OpenAI의 공식 딥 검색인 ChatGPT 딥 검색은 이번 리뷰에서 기대에 약간 못 미치는 성능을 보였으며, 월 200달러의 구독료에 걸맞지 않게 상대적으로 적은 결과물을 제공했습니다.

리뷰를 도와준 친구와 이야기를 나눈 결과, 두 가지 이유가 있을 수 있다는 분석이 나왔습니다:

• 추론 매크로 모델에 너무 많은 조건부 제한을 부과하면 오히려 성능이 제한될 수 있으며, 단서 단어가 최적화되지 않을 수 있습니다.
• GPT 모델은 중국어로 정보를 처리하는 데 초기에는 이점이 없으므로 영어로 검색하고 중국어로 답변하는 시도가 필요할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 ChatGPT 딥서치에는 장점이 있습니다:

질문 세션 동안 ChatGPT 딥 검색은 먼저 사용자에게 여러 가지 질문을 던져 검색 방향을 안내합니다. 이를 통해 리소스 낭비나 방향 편향을 방지할 수 있습니다. 예를 들어, 검토자의 초기 프롬프트는 더 간결했고, ChatGPT 딥 검색의 수사적 안내를 받은 후 검토자는 프롬프트를 다듬었습니다. 이 두 가지 프롬프트가 결합되어 모든 참여 AI 딥서치 툴에 새로운 표준 프롬프트로 제공되었습니다. 그 중에서도 평가자들은 ChatGPT 딥서치의 수사학적 질문이 매우 수준 높고 향후 AI 검색 프로젝트의 표준 프로세스 참조로 사용될 수 있다는 점에 깊은 인상을 받았습니다.

ChatGPT 심층 검색의 결과물은 보다 일관된 논리를 갖춘 완전한 문서와 비슷합니다. 긴 텍스트를 생성하는 능력과 강력한 추론 능력은 높은 기술 장벽을 구성합니다. 현재 많은 검색 도구가 딥서치 R1에 액세스하여 심층 사고 능력을 향상시키고 있지만, 딥서치 R1의 제한된 컨텍스트 창(32K)으로 인해 콘텐츠 생성 측면에서 이러한 도구는 실제로 개요를 기반으로 콘텐츠를 채우는 것과 비슷합니다. 이러한 접근 방식이 잘못된 것은 아니지만, ChatGPT 딥서치처럼 길고 일관성 있는 글을 생성할 수 있다면 사용자 경험은 확실히 더 나아질 것입니다.

6. 딥시크릿 공식 버전

총 단어 수입니다: 1625 단어

딥서치 딥씽킹 + 네트워크 검색 조합은 특히 리소스 매칭 측면에서 우수한 성능을 보였으며, 틈새 시장과 새로운 소프트웨어를 더 많이 검색할 수 있었습니다. 하지만, 문맥의 길이로 인해 DeepSeek의 공식 버전은 제품 기능에 대한 설명이 적절하고 기본적으로 리뷰어의 기대에 부응했지만 리뷰에 모든 제품을 소개할 수는 없었습니다.

리뷰어는 공식 DeepSeek 서비스의 안정성이 높아지는 것을 배경으로, 이제 일반 사용자가 낮은 문턱에서 비교적 고품질의 답변을 얻을 수 있는 DeepSeek-R1 + 네트워크 검색이 이상적이라고 생각합니다.

하지만 딥서치 공식 버전에는 여전히 '착시 현상'이라는 문제가 존재합니다. 공식 버전에서 정보 소스 주석을 강화하고 컨텍스트 창을 확장하면 사용자 경험이 더욱 개선될 것으로 기대됩니다. 물론 응답 속도도 지속적으로 최적화해야 합니다.

7. Flowith.ai의 오라클 모델

총 단어 수입니다: 5369 단어

Flowith.ai는 화이트보드 형식의 지식 기반 서비스입니다. 초기에는 사용자의 문제를 에이전트 인텔리전스에 의해 하위 문제와 단계로 분류하고 사용자가 결과를 수정 및 확인한 후 에이전트가 이를 검색하고 정리하는 오라클 모델에 중점을 두고 홍보했습니다.

검토 결과에 따르면 Flowith는 두 번째 단계에서 더 광범위한 검색을 수행하는 것으로 나타났습니다. Flowith가 이 단계에서 어떤 모델을 사용하는지는 명확하지 않지만 아마도 문맥화가 더 잘 되는 Gemini 모델일 것으로 추정되며, 검토자가 요청한 10가지 AI 도구의 전체 목록을 제공할 수 있는 도구는 Flowith가 유일하므로 인정할 만한 가치가 있는 것으로 평가되었습니다. 또한 초기 단계에서 Flowith의 수사학적 질문 메커니즘은 OpenAI 딥 검색의 상호 작용 방식과 유사합니다.

하지만 Flowith는 검색 과정에서 수동으로 조정하고 제어할 수 있는 기능이 많지 않습니다. 실제로 참여 도구 중 어느 것도 검색 프로세스를 크게 제어할 수 있는 도구는 없었지만 Flowith의 검색 프로세스 시각화는 깊이 관여하는 듯한 '착각'을 불러일으킵니다.

또한, OpenAI의 관련성보다는 단일 키워드에 기반한 결과일 가능성이 높기 때문에 OpenAI 딥 검색에서 Flowith의 성능은 충분히 정확하지 않습니다. 이는 안타까운 일이며, OpenAI의 자체 O3 긴 텍스트 + 추론 모델의 중요성을 반영하는 것입니다.

향후 Flowith가 Claude 4.0, O3 또는 후속 DeepSeek R2의 API에 액세스하여 엔지니어링 기능을 지속적으로 최적화하고 사용자에게 더 많은 상상력을 제공할 수 있기를 기대합니다.

8. 젠스파크

총 단어 수입니다: 3406 단어

젠스파크는 AI 에이전트+검색 모델과 리틀 레드북과 유사한 그림 노트 형태로 검색 결과를 제시해 주목을 받았습니다. 하지만 당시에는 모델 역량이 부족해 출력 콘텐츠의 품질이 떨어지고 적시성 또한 떨어졌습니다. 그로부터 약 1년 후, 젠스파크는 최근 자체 딥서치 기능을 출시했습니다.

젠스파크의 제품은 항상 정교함과 사용 편의성이 특징인 반면, 젠스파크의 제품은 생각 시간이 더 오래 걸리고 더 많은 양의 정보를 검색하고 이메일 알림을 지원하는 등 기능이 크게 향상되었음을 알 수 있습니다. 예를 들어, 더 오래 생각하고, 더 많은 양의 정보를 검색하고, 보고서 완료에 대한 이메일 알림을 지원하는 등 Genspark의 제품은 항상 성숙도와 사용 편의성이 특징이었으며, 이번 딥서치 O3 버전 도입은 이러한 특징을 더욱 강화한 것입니다. 그러나 전반적으로 Genspark는 아직 탐색 단계에 있으며 제공하는 콘텐츠에 중복 정보가 많고 필요한 제품 소개 정보가 누락되어 있으며 이는 중국 정보 자원 부족과 관련이있을 수 있습니다.

이번 리뷰에서 동영상 링크와 표지 미리보기를 제공하는 도구는 Genspark가 유일하다는 점에 주목할 필요가 있습니다. YouTube 동영상 링크는 직접 클릭 투 플레이를 지원하지 않으므로 사용자는 외부 링크를 통해 동영상을 열어야 합니다.

Genspark는 직접 파일을 내보내거나 복사하는 기능은 지원하지 않으며, Genspark 웹사이트 페이지에 대한 링크로 결과를 공유하는 기능만 지원합니다.

9. 키미

총 단어 수입니다: 1400 단어

키미에게 흥미로운 현상이 있었습니다. 검토자가 다른 경로를 선택하자 Kimi는 계속해서 영어로 결과를 표시했고, 검토자는 이후 답변에서 중국어 사용을 강조해야 했습니다.

Kimi의 보고서는 10개 중 5개의 AI 도구를 정확하게 식별하는 등 품질이 공정했고, 제품 목록도 깔끔하게 정리되어 있었습니다. 딥 검색에 대한 소개도 잘 되어 있었습니다. 그러나 Kimi는 리뷰어가 언급한 제품 중 상당수를 생략했습니다(리뷰어가 링크를 제공했음에도 불구하고).

또한 Kimi는 문서로 직접 내보내기를 지원하지 않습니다.

초기에 리뷰어들은 키미의 긴 텍스트 생성 기능에 깊은 인상을 받았습니다. 당시에는 키미의 지능 수준이 낮았지만, 매우 긴 텍스트를 생성하는 기능은 여전히 매력적이었습니다. 오늘날 키미의 지능은 크게 개선되어 멀티모달 기능을 포함하도록 확장되었습니다. 앞으로도 키미의 지능은 더욱 획기적으로 발전할 것으로 기대됩니다.

10. 폭풍

총 단어 수입니다: 733 단어

Storm 아키텍처는 스탠포드 대학교에서 시작되어 한동안 사용되어 왔습니다. 최근 Storm은 일부 최적화를 거친 것으로 보이지만 그 기능은 시대에 크게 뒤떨어져 있습니다. 첫째, Storm의 출력 단어 수가 너무 적고 둘째, 구성 요소에 대한 설명이 다소 일반화되어 있고 세부 사항이 부족합니다.

무료 공개 인터페이스와 사용 제한으로 인해 Storm의 개발 전략은 다른 참여 도구에 비해 공격적이지 않습니다.

전반적으로 Storm의 성능은 실망스러웠습니다.

사용자는 먼저 최대 20단어의 제목을 입력한 다음 목적을 설명해야 한다는 점에 유의할 필요가 있습니다.

11. 비밀의 탑 검색

총 단어 수입니다: 1259 단어

링크를 포함하면 비밀의 탑 검색 보고서의 단어 수는 10,000단어에 육박하지만, 이는 공평하지 않습니다.

시크릿 검색은 특히 페이지 뷰 측면에서 상당히 좋은 성과를 거두었습니다. 시크릿 타워 AI 검색 최초로 대용량 웹 페이지 검색을 지원한 Secreta Search는 이번 리뷰에서 374개의 웹 페이지를 검색했습니다.

시크릿 타워 검색은 일부 틈새 상품을 식별하지만, 아직 상품 수가 적습니다.

약간 재미있게도 기사 앞부분에 WeChat 그룹에 대한 QR코드가 표시됩니다.

그러나 일반적으로 시크릿 검색의 글의 깊이가 아직 부족하고 많은 수의 웹 페이지를 읽지 않아 기대했던 결과를 얻지 못해 다소 당황스럽습니다.

12. 쌍둥이 자리

총 단어 수입니다: 8690 단어

구글은 검색 분야의 주요 업체입니다(물론 바이두는 언급하지 않았습니다).

전반적으로 구글 제미니의 응답 품질은 높았지만, 10개의 AI 도구를 식별하는 데 있어 제미니는 6개만 찾아냈습니다. 평균 이상이지만 제미니는 더 잘할 수 있었습니다.

예를 들어 Google의 새로운 모델은 강력합니다:

• 수백만 개의 컨텍스트를 지원하고 다른 어떤 모델보다 훨씬 더 많은 콘텐츠를 출력하는 멀티모달 모델(ChatGPT O1, O3 제외).
• YouTube 및 기타 Google 에코시스템 연결 검색을 지원합니다.
• 빠른 응답 시간.

하지만 Gemini는 이 리뷰에서 두 가지 눈에 띄는 실수를 저질렀습니다:

• 스크린샷에 표시된 것처럼 텍스트를 코드로 출력하는 등 형식이 지정된 콘텐츠를 출력하면 서식이 혼동되는 경우가 있습니다.
• 외부 링크 및 YouTube 추천 링크는 표시되지 않습니다.

흥미로운 점은 사용자가 '점 3개' 버튼을 클릭하여 AI가 답을 다시 확인하도록 할 수 있다는 것입니다. 하지만 실제로 이 기능은 그다지 효과적이지 않습니다.

13. 당황

총 단어 수입니다: 1931 단어

퍼플렉시티의 내보낸 콘텐츠는 텍스트에 링크를 포함하고 외부에 표시하지 않는 가장 편안한 방식으로 서식이 지정됩니다. 이는 아마도 Perplexity의 뛰어난 마크다운 최적화 덕분일 것입니다.

퍼플렉서티는 널리 알려진 제품에는 비교적 잘 작동하지만 틈새 제품의 경우 퍼플렉서티의 커버리지가 거의 없고 국내 소스를 대부분 무시합니다.

요약

DeepSeek R1의 등장으로 공급업체는 표면적으로 잘 작동하는 AI 심층 검색 서비스를 빠르게 구축할 수 있게 되었습니다. 플랫폼은 검색 기능을 제공하고 DeepSeek는 심층 사고 기능을 제공합니다. 하지만 이 두 가지를 효과적으로 결합하려면 여전히 많은 엔지니어링 작업이 필요합니다. 개발에 너무 많은 노력을 기울이고 싶지 않다면 강력한 모델링 기능에 의존하여 검색 서비스를 구동해야 합니다.

DeepSeek는 콘텐츠의 절대적인 정확성을 보장하지는 않지만, 콘텐츠의 신뢰성을 '보이게' 할 수는 있습니다.

2024년 2월 16일 현재, 그리고 앞으로 몇 달 후에도 웹에서 정보에 빠르게 접근하고 정리하는 것은 여전히 쉽지 않을 것이며, 이를 위해서는 상당한 자원과 기술 노하우가 지속적으로 투자되어야 할 것입니다.

앞으로 딥서치 R2가 수백만 개의 컨텍스트 윈도우를 달성하고 멀티모달 입력을 지원하며 응답성을 더욱 개선할 수 있다면 시장에서의 경쟁력은 가늠할 수 없을 정도로 커질 것입니다.