AI深度研究报告生成能力对决：四大模型谁能胜出？

随着AI“深度研究”功能的日趋成熟，它已成为许多人撰写研究报告的利器。然而，面对市场上主流的AI模型，用户应当如何选择？本文将针对 Google Gemini、OpenAI ChatGPT、Perplexity 和 Anthropic Claude 四大模型，通过一项关于“任天堂 Switch 2 及其与主流掌机差异”的测试，深度剖析它们在报告生成能力上的优劣。

评测设定了一个意图相对模糊的提示词，旨在检验模型在理解、规划、搜集和呈现复杂信息时的综合能力。

Gemini：详尽的叙事者

在接收到指令后，Gemini (2.5 Pro) 会首先生成一份研究大纲供用户调整，这一步骤旨在确保最终产出更贴近用户需求。在本次未作修改的情况下，Gemini 耗时1分48秒，生成了长达1.2万字的报告。

其报告结构严谨，从市场压力、全球布局到硬件革新，层层递进，呈现出近似学术写作的风格。Gemini 的优势在于其出色的论述能力，它并非简单堆砌数据，而是通过比喻和背景描述来阐释抽象的“产品定位”。

例如，它将 Steam Deck 定义为“首先是PC，其次才是游戏机”，而将 ROG Ally 的用户描述为“希望在掌上设备上获得不妥协 3A 游戏体验的发烧级玩家”。这种方式有助于读者理解不同产品间的核心差异。不过，过万的字数也带来了阅读负担。

Gemini 的另一大亮点在于其强大的二次转化能力。报告生成后，用户可一键将其转化为网页、信息图表、测验或语音摘要，极大地扩展了内容的应用场景。

例如，生成的网页版本提供了一个简洁的分析仪表盘，而信息图表则能直观对比各款掌机的核心参数。

ChatGPT：严谨的技术分析师

与 Gemini 类似，ChatGPT (o3-pro) 在生成报告前也会通过反问来澄清用户意图。在得到“预算2万元，如何选择掌机”的补充说明后，模型耗时约13分钟，生成了一篇近8000字的报告。

ChatGPT 的写作风格更偏向技术专家，它在报告中直接引用了大量专业术语和精确数据来支撑论点。例如，在描述 Switch 2 的硬件时，它详细列出了其定制 SoC 的 CPU 核心、GPU 架构、CUDA 核心数以及 TFLOPs 理论算力，并将其与 PS4 和 PS4 Pro 进行横向对比。

这种侧重于硬核数据分析的风格，对于需要进行专业规格比较的用户极具价值。然而，这也提高了阅读门槛，且大段的文字描述和较长的段落影响了排版美观和阅读体验。

在结论部分，ChatGPT 的建议中肯而严谨，它指出用户应根据游戏偏好（任天堂独占 vs PC大作）、使用习惯和对系统开放性的需求来做出选择。但目前，其深度研究模式尚不主动生成图表等可视化内容。

Perplexity：高效的数据提取器

Perplexity 作为AI搜索引擎，其核心优势在于“快”和“准”。在深度研究模式下，它在1分钟内就完成了一篇约2500字的报告，是所有模型中速度最快的。

它的报告风格极为简练，舍弃了繁复的论述，转而聚焦于呈现关键数据和事实。文章开篇即点明 Switch 2 的发售日期与售价，随后直接进入各项规格的对比。

Perplexity 擅长使用列点和简洁的语言来归纳信息，例如在比较 Switch 2 与 Steam Deck 的性能时，它会直接给出“GPU理论效能高出53%”、“在《Cyberpunk 2077》中表现更稳定”等清晰结论。

这种风格适合需要快速查证核心信息的用户。然而，缺点也同样明显——报告缺乏深入的分析和观点，对于寻求新思路的研究者而言价值有限。此外，本次评测中生成的图表存在数据错误（如屏幕尺寸误植），且价格单位未优先本地化，在直接使用前需要人工核对修正。

Claude：潜力尚待开发的对话者

作为较晚加入深度研究领域的竞争者，Claude (opus 4) 耗时约7分20秒，生成了3200字左右的报告。值得注意的是，它和 ChatGPT 一样，会通过反问来明确用户的具体需求，例如要求澄清“主流掌机”的定义和比较的维度。

在论述能力上，Claude 展现出不俗的潜力，能够像 Gemini 一样运用比喻来解释复杂的性能数据，例如它通过对比 Switch 2 和 Steam Deck 在运行《电驭叛客 2077》时的功耗，生动地说明了前者在能效上的巨大优势。

一个独特的优点是，Claude 会在报告中明确标注信息来源是“传闻/泄露”，这体现了其在处理非官方信息时的谨慎态度。

然而，Claude 的短板也十分突出。首先，文章结构编排有待优化，全文基本由长段落构成，缺乏列点和表格，导致在阅读硬件规格等数据密集型内容时较为困难。其次，在本次测试中，虽然使用繁体中文提问，但报告主体却以英文生成，在请求翻译后，原先内嵌的引用链接丢失，给后续的事实核查带来了极大不便。

对比分析与选择建议

综合来看，没有绝对的“最强”模型，只有“最适合”的选择。

• 追求深度与广度：如果你需要为一份研究报告或学术论文寻找全面的资料和深入的论述角度，Gemini 是首选。它强大的信息整合与叙事能力可以提供丰富的洞见，但你需要有足够的耐心去阅读和提炼。
• 聚焦技术与数据：如果你需要进行精确的硬件规格对比或深入的技术分析，ChatGPT 更为合适。它能提供专家级的硬核数据和严谨的逻辑链条，但对非专业人士不够友好。
• 讲求效率与速度：如果你只需要快速获取核心事实和关键数据摘要，Perplexity 无疑是最佳工具。它能在最短时间内提供最精炼的信息，但不要指望从中获得深刻的分析。
• 偏好对话与探索：如果你喜欢通过与AI的反复沟通来澄清和挖掘问题，Claude 的交互机制或许更适合你。它的论述能力值得期待，但目前在报告的结构化和引用可靠性上仍有明显短板。

最终，选择哪款AI工具，取决于你的具体需求、使用场景以及对报告深度、速度和可读性的不同侧重。