登顶权威评测全球第一！深度拆解体验百度千帆DeepResearch。

2月4日，深度研究Agent权威评测榜单DeepResearch Bench公布最新结果：
百度千帆深度研究Agent（Qianfan-DeepResearch Pro）凭借卓越表现，正式登顶榜首，一举超越OpenAI、Gemini、Claude等全球顶尖模型。

而且还不止是拿下榜首，第二也是百度千帆的，直接把榜单给刷爆了。
OpenAI曾经是深度研究的王，现在已经被百度千帆DeepResearch甩开八条街。

从表面来看，评分提升是算法的胜利，但更深一层考虑，这是百度二十年搜索功底和下一代 Agentic架构的一次融合。
这次，百度拿出的不仅是模型，而是一套成熟的信息供应链。

深度研究

在实测之前，还是有必要先聊下，为什么百度要把深度研究做到极致。
我们已经习惯了跟AI在对话框里的对答如流，但这本质上更多是语义对齐的成果，也就是让AI努力模仿人类的说话方式。
现在AI模型的体积越来越大，懂的东西也越来越多，如果你问他红烧肉怎么做或者一些比较简单的问题，它可能会回答的不错，但在实际的生产场景中，单靠一个普通的AI模型远不足以支撑复杂的决策。

所以要让AI从语义对齐向知识挖掘做出本质的改变。
有了深度研究，AI终于不再是在训练数据的幻觉中打转，而是在全网信息源中进行甄别和交叉验证，在执行过程中不断审视路径，实现逻辑链条的自我闭环。
深度研究已经让AI正式从搜索引擎的传声筒进化为具备自主逻辑的分析师，原本一个人需要耗费很多天才能完成的调研报告，现在也仅需几分钟就可以完成。
百度千帆DeepResearch能做到榜首的核心逻辑是它真正解决了AI在深度调研时最致命的信息缺乏和逻辑断层问题。

测试百度千帆深度研究

入口如图所示，下面是传送门，复制直达
https://console.bce.baidu.com/qianfan/studio/officialAppCenter

有两种模式，如果想快点得到答案，就选性能优先，如果你想效果做的足够好而且也不着急的话，就选效果优先。
毕竟是来测试的嘛，还是得挑一个难一些的问题，越小众的问题越难回答。

先是对我提出的问题进行了分析，提出了5条问题，来进一步验证我的需求。
有一点是我没想到的，我回答了第一点之后，误按了一下回车，就发出去了，但是它直接刨根问底，还是把必须要知道的一些需求重新发给了我，这种不用重新再开始一次的体验，还真是有点爽，失而复得的感觉。

调研报告的大纲很快就给到我了，就像我平时写文章一样，也是习惯性的先把大纲列出来。
而且大纲还是可以修改的，确保最终的报告就是我们想要的样子。

这时候你就可以看到它给自己列了一个计划，按照计划一步一步来执行。
百度的爬虫是非常牛的，所以说百度做深度搜索是真的有先天性优势。

一份超级详细的调研报告，很快就完成了。

你可以下载markdown或者Word格式，如果你想要数据的话，那好说，CSV文件早已就绪。

这份19000字的调研报告是真的让人非常有安全感，生怕少了内容，而且这还是我没有要求字数的前提下，纯纯的自由发挥。

也不禁感叹，市面上那些做AI论文的好像可以直接搞个API去用了，省了那么多工程优化。
在没有深度研究的时候，AI论文都是土办法搞的，先生成一个大纲，再根据每一个小标题去写一段内容，现在完全不需要那么干了，百度千帆深度研究直接搞定。

深度解析百度千帆深度研究Agent

下面再聊聊，百度千帆深度研究Agent为什么会这么强。

Qianfan-DeepResearch是一个端到端Deep Research Agent，采用的是Agentic设计架构，通过“任务理解分析-任务思考规划-任务调度执行”的循环式agentic执行设计，实现复杂的研究任务的端到端交付。

搜索基因的降维打击

很多厂商的Deep Research产品只是在大模型上挂了一个搜索插件，而百度的逻辑是“搜索即大脑的一部分”。
1、信息供应链的厚度
搜索是深度研究的原材料，百度却拥有中文互联网最庞大、更新最快的索引库。

语义过滤层：百度千帆Agent依托百度搜索的经验积累，能实现语义级的精确过滤，屏蔽软文、低质内容，直达学术论文、研报、财报等核心信息源。
RAG的深度协同：百度将RAG从简单的查资料提升到了证据链重构。系统不仅能找到信息，还能基于百度搜索的排序逻辑，优先调取高权威度、高相关性的底稿，从源头解决了AI幻觉问题。

2、打破数据孤岛
真正的企业级研究需要全网信息+私有数据，百度千帆Agent能够将本地私有知识库和全网检索完美融合。这种能力绝对不是简单的拼接，而是要求Agent具备在不同密级、不同格式的数据中进行跨模态推理的能力。

由粗到细的动态路径

面对那些变量繁多、背景语境极度复杂的调研任务，研究边界的不可预知性是最大的困难。为了破解这个难题，百度千帆深度研究Agent引入了“由粗到细”的路径展开机制，把研究过程从一次性的线性输出转变为多轮迭代的逻辑进化。
面对复杂任务，千帆深度研究Agent并不急于埋头深挖，而是先通过第一轮宏观检索，给整个任务绘制出一张全局知识地图。有了这张地图，全局调度器就能把宏观命题精准拆解为具体的执行节点，实现由面到点的层层剥茧。
这种机制赋予了系统极高的灵活性，让它能根据搜索到的新线索随时调整路径、修正偏差。这种从初步框架到深度交付的迭代过程，确保了研究方向从不跑偏，更让最终报告拥有了极具说服力的逻辑纵深。

深度执行路径图规划+反思

千帆深度研究Agent设计了“规划+反思”机制，在每一个执行节点，它都会站在全局视角自我审视，评估当前的进展是否符合目标。
如果发现信息不足或路径偏差，系统会立即动态修正后续策略，重新优化执行方案。
这种边执行边反思的能力，让AI不再是机械地执行任务，而是在不断的自我调整中，确保研究结论的准确性。

写在最后

百度千帆深度研究Agent的登顶，本质上是二十年搜索基因和前沿智能体架构的一场化学反应。
当搜索引擎不再只是一个展示结果的窗口，而是进化为AI大脑的一部分，原本枯燥的信息搬运就升级成了深度的逻辑博弈。
万字研报分钟级交付已经成为现实，它把人类从海量的低效信息中解放出来，让人去做更高价值的战略决策。
对于企业级市场而言，百度千帆DeepResearch的技术突破也将全面重构B端产业的智能决策生态。金融投研、市场调研、企业尽调、政企规划等 B 端核心场景，将大幅压缩传统深度研究的时间和人力成本。
百度千帆DeepResearch让AI深度研究从工具能力转化为企业核心决策基建，为千行百业的数字化转型注入高效、可信的智能研究动能，推动产业级AI应用从基础交互向深度决策全面进阶。

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