原文摘要

Deep research 似乎已经成为海内外基座模型厂商的下一个共识——从 OpenAI、Gemini 到 Grok，这次 Kimi 推出的 Researcher，还是让人感到惊喜！

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进一步信息揣测

• Kimi Researcher的实测效果可能被夸大：作者提到"Good Case比例能到90%+"，但未公开测试样本量、评估标准和对比基线，实际效果可能因场景不同存在较大偏差。
• 内测邀请码的获取存在隐性门槛：需通过"歸藏"等内部人士获取邀请码，暗示早期用户存在圈层壁垒，普通用户难以直接体验，可能涉及VIP或KOL优先策略。
• 行业竞争的关键指标转向深度研究能力：OpenAI、Gemini等头部厂商集中发力"Deep research"，反映行业已从基础问答转向专业垂直场景的精度竞争，中小厂商需跟进否则可能掉队。
• 报告生成功能存在隐藏优势：展示的泡泡玛特分析案例包含二级标题、数据引用等结构化输出，暗示产品可能整合了非公开行业数据库或私有爬虫技术。
• 效果宣传存在幸存者偏差：仅展示优质案例（如公司分析），未提及复杂场景（如学术论文、跨语言研究）的表现，实际应用可能存在明显长尾问题。
• 商业化路径未明：未提及定价策略，但通过邀请码机制推测可能采用"先ToB再ToC"的变现模式，类似早期ChatGPT的企业API优先策略。
• 技术实现细节被刻意模糊：未说明"深度研究"具体依赖模型微调、RAG增强还是人工干预，可能涉及尚未公开的混合架构技术。