Deep research: «ChatGPT vs Perplexity»
OpenAI часто упрекают в недостаточном внимании к продуктовой составляющей. Критикуют, что компания никак не может перестроиться с роли исследовательской лаборатории на полноценную коммерческую структуру.
В то же время Perplexity активно делает акцент именно на продукте. Их CEO в одном из недавних интервью заявил, что ключевое конкурентное преимущество компании заключается именно в тщательной работе над продуктовой частью.
Я решил провести небольшой эксперимент и сравнить два похожих инструмента — Deep Research от OpenAI и аналогичную функцию у Perplexity.
Deep Research однозначно рекомендую для проведения «кабинетных» исследований — лично я уже сэкономил пару десятков часов работы, подписка себя с лихвой окупила.
На первый взгляд оба продукта предлагают глубокое погружение в тему с подбором максимально релевантных источников. Но при детальном изучении становятся очевидны различия:
1. Интерфейс и пользовательский опыт:
ChatGPT (OpenAI)
Интерфейс заметно ориентирован на технологии. Пользователю предлагается множество моделей, среди которых непросто разобраться. Непонятно, какая модель лучше подходит именно для Deep Research.
Выбор моделиDeep Research встроен в основной интерфейс. После использования режима кнопка становится неактивной, требуется дополнительный клик для повторного использования, мне так показалось удобней.
Perplexity
Более интуитивный интерфейс, ориентированный на конечного пользователя. Несмотря на то, что Perplexity использует множество моделей (OpenAI, Claude, Gemini, Grok), параметры выбора значительно упрощены.
Deep Research вынесен в отдельную вкладку, но при необходимости мелких уточнений приходится вручную переключаться обратно или открывать новое окно. Также можно забыть выключить Deep Research, из-за чего простой запрос уходит в долгий режим обработки.
Режим «Auto» вводит в заблуждение: на практике не всегда понятно, когда именно запускается Deep Research. Запросы вроде «сделай Deep Research на тему…» не всегда приводят к ожидаемому результату.
2. Точность, скорость и качество ответов:
ChatGPT (OpenAI)
Ответы обычно более глубокие и тщательно проработанные, но подготовка занимает больше времени (по ощущениям примерно вдвое дольше, чем у Perplexity).
Почти всегда запрашивает уточнения, что позволяет получить более релевантный результат, но при этом увеличивает время взаимодействия.
При больших и сложных запросах (например, сравнение 9 поставщиков по 30 параметрам) начинает выдавать ошибки или не справляется с объемом информации.
Perplexity
Работает быстрее и не требует предварительных уточнений, сразу выдавая готовый результат, что удобно.
Однако иногда это приводит к тому, что результаты получаются менее точными, и пользователю приходится повторять запросы несколько раз.
При сложных запросах также теряет часть информации, не сообщая об этом напрямую: в моём случае вместо сравнения 9 поставщиков по 30 параметрам выдал только 4 поставщика по 20 параметрам без уведомления об ошибке.
3. Тарификация:
ChatGPT (OpenAI)
Deep Research ограничен: тариф Plus — 10 запросов в месяц, тариф PRO — 120 запросов.
Perplexity
Бесплатный тариф предоставляет до 5 запросов Deep Research в день.
На платном тарифе нет ограничений.
4. Представление результатов:
ChatGPT (OpenAI)
Результат можно копировать с встроенными ссылками. Для экспорта результатов в PDF предлагается инструкция, явно неудобная и неподходящая массовому пользователю.
Perplexity
Позволяет удобно экспортировать отчет в PDF или DOC, оформленный в виде полноценного исследования со ссылками и источниками. Тут явно подумали о том, как будет использоваться это исследование.
Итоговое сравнение на примере сотрудников:
Если предположить, что это наши сотрудники, которым дали задание провести исследование, то оба инструмента похожи на начинающих сотрудников :
Perplexity — прилежная девочка-практикантка: очень старается, стесняется уточнить детали, чтобы не подумали, что она чего-то не знает, красиво оформляет результаты, но иногда ей не хватает знаний и глубины, готова перерабатывать.
ChatGPT — умный студент: знает очень много, уточняет детали, с, но не особо задумывается о том, как удобно будут использовать полученные данные, явные проблемы с софт скилами, сами как-то разберетесь, не нравится не пользуйтес, уходит ровно 18:00, у него и так дел полно.
В целом оба инструмента довольно простые в использовании, Perplexity пользоваться чуть удобнее, и большинство моих задач решает. Видно, что продакты там действительно чуть больше думают о пользователях.
Подписка стоит недорого, и если финансы позволяют, я бы брал оба инструмента, тем более в подписке не только Deep Research. Если что-то важное исследуете, запустить в обеих системах, можно рассматривать как два незасимых кабинетных исследования. Если все же есть ограничения, а отчетов нужно делать много, то я бы взял Perplexity, все таки 10 запросов в месяц у OpenAI, по крайней мере в моем случае, это маловато, особенно когда во вкус входишь.
p.s., а еще я пишу про управление продуктами в своем тг-канале Inspired Product Manager.
