Perplexity stellt neue Freemium-Funktion für Tiefenforschung vor
Perplexity hat sich mit der Einführung seiner neuen Funktion am Freitag in das Rennen der KI-gestützten Recherchetools eingereiht.
Google hat bereits im Dezember eine vergleichbare Funktion für seine KI-Plattform Gemini eingeführt, gefolgt von OpenAIs Research Agent Anfang dieses Monats. Interessanterweise haben alle drei Unternehmen ihre Angebote mit demselben Namen versehen: Deep Research.
Diese Tools zielen darauf ab, gründlich recherchierte Antworten mit korrekten Zitaten für professionelle Anwendungen zu liefern, die über typische Chatbot-Antworten für Verbraucher hinausgehen. In seiner Ankündigung hob Perplexity hervor, dass Deep Research "fortgeschrittene Aufgaben in Bereichen wie Finanzen, Marketing und Produktforschung mit fachmännischer Präzision erledigt".
Perplexity Deep Research ist derzeit über das Web zugänglich, eine Ausweitung auf Mac-, iOS- und Android-Apps ist in Kürze geplant. Um es zu aktivieren, wählen Nutzer bei der Eingabe einer Abfrage einfach "Deep Research" aus einem Dropdown-Menü. Das Tool stellt dann einen umfassenden Bericht zusammen, der als PDF exportiert oder als Perplexity-Seite geteilt werden kann.
Nach Angaben von Perplexity funktioniert Deep Research durch "iteratives Suchen, Überprüfen von Dokumenten und Verfeinern der Recherchestrategie, während mehr Informationen gesammelt werden" - ein Prozess, der das menschliche Rechercheverhalten nachahmen soll.

Bild: PerplexityBildnachweis: Perplexity Das Unternehmen hob auch seine Leistung bei Humanity's Last Exam hervor, einem anspruchsvollen KI-Benchmark, der das Fachwissen in verschiedenen akademischen Disziplinen testet. Deep Research von Perplexity erreichte 21,1 % und übertraf damit Modelle wie Gemini Thinking (6,2 %), Grok-2 (3,8 %) und GPT-4o (3,3 %) deutlich, blieb aber hinter Deep Research von OpenAI zurück, das 26,6 % erreichte.
Während OpenAI seine Deep-Research-Funktion derzeit auf Pro-Abonnenten für 200 Dollar pro Monat beschränkt, bietet Perplexity seine Version kostenlos an - Nicht-Abonnenten erhalten eine begrenzte Anzahl von täglichen Abfragen, während zahlende Nutzer unbegrenzten Zugang genießen.
Das Tool von Perplexity arbeitet auch schneller und erledigt die Aufgaben in der Regel in weniger als drei Minuten, während die Version von OpenAI zwischen 5 und 30 Minuten benötigt.
Als Perplexity gebeten wurde, die verschiedenen Deep-Research-Angebote zu vergleichen, legte das Unternehmen eine Analyse vor, die sich mit der Technologie, den Preisen und der Leistung für verschiedene Anwendungsfälle und Themen befasste und auf Artikel über jedes Tool verwies. Das Unternehmen fasste die Unterschiede wie folgt zusammen:
- Perplexity AI zeichnet sich durch Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit aus, ideal für Gelegenheitsforscher
- OpenAI ist führend bei der analytischen Strenge, was es für Unternehmensanwendungen geeignet macht
- Google bietet die nahtloseste Integration in bestehende Produktivitätstools
Es bleibt abzuwarten, wie diese Werkzeuge die alltägliche und professionelle Forschung umgestalten werden, wenn die Akzeptanz wächst. The Economist wies jedoch kürzlich auf potenzielle Nachteile von OpenAIs Deep Research hin, die auch hier zutreffen könnten: Einschränkungen bei der kreativen Dateninterpretation, Abhängigkeit von leicht verfügbaren Quellen und die allgemeine Sorge, dass ein übermäßiges Vertrauen in KI-Forschungsassistenten menschliche Innovation und bahnbrechendes Denken ersticken könnte.
Verwandter Artikel
Inside Details Exposed About Next-Gen Gemini: Strained Computing Power, Internal Teams Disagreed on Development Priorities and Resource Allocation
Berichten zufolge wurde der Start des hocherwarteten Next-Generation-Gemini-Modells von Google verschoben. Interne Uneinigkeiten über Entwicklungsprioritäten und Ressourcenallokation, kombiniert mit begrenzter Rechenkapazität und komplexen Genehmigun
OpenAI entkräftet Bedenken bezüglich des verlangsamen Wachstums und erklärt, dass mehrere Geschäftsbereiche ihre Expansion beschleunigen
Als Reaktion auf externe Kritik bezüglich des nachlassenden Umsatzwachstums und verpasster interner Zielvorgaben gab der KI-Pionier OpenAI am Dienstag, den 28. April, eine selbstbewusste Erklärung ab. Das Unternehmen präzisierte, dass seine Verbrauch
Alibaba Super Cup: Qwen3.8-Max debütiert mit verbesserten Coding- und Bürotools
Alibaba hat offiziell Qwen3.8-Max vorgestellt, ein hochmodernes Foundation-Modell mit 2,4 Billionen Parametern. Diese bedeutende KI-Entwicklung bietet erhebliche Leistungssteigerungen in Kernbereichen wie Programmierung und professionelle Büroaufgabe
Empfehlungen zu verwandten Spezialthemen
Kommentare (1)
Perplexity hat sich mit der Einführung seiner neuen Funktion am Freitag in das Rennen der KI-gestützten Recherchetools eingereiht.
Google hat bereits im Dezember eine vergleichbare Funktion für seine KI-Plattform Gemini eingeführt, gefolgt von OpenAIs Research Agent Anfang dieses Monats. Interessanterweise haben alle drei Unternehmen ihre Angebote mit demselben Namen versehen: Deep Research.
Diese Tools zielen darauf ab, gründlich recherchierte Antworten mit korrekten Zitaten für professionelle Anwendungen zu liefern, die über typische Chatbot-Antworten für Verbraucher hinausgehen. In seiner Ankündigung hob Perplexity hervor, dass Deep Research "fortgeschrittene Aufgaben in Bereichen wie Finanzen, Marketing und Produktforschung mit fachmännischer Präzision erledigt".
Perplexity Deep Research ist derzeit über das Web zugänglich, eine Ausweitung auf Mac-, iOS- und Android-Apps ist in Kürze geplant. Um es zu aktivieren, wählen Nutzer bei der Eingabe einer Abfrage einfach "Deep Research" aus einem Dropdown-Menü. Das Tool stellt dann einen umfassenden Bericht zusammen, der als PDF exportiert oder als Perplexity-Seite geteilt werden kann.
Nach Angaben von Perplexity funktioniert Deep Research durch "iteratives Suchen, Überprüfen von Dokumenten und Verfeinern der Recherchestrategie, während mehr Informationen gesammelt werden" - ein Prozess, der das menschliche Rechercheverhalten nachahmen soll.

Das Unternehmen hob auch seine Leistung bei Humanity's Last Exam hervor, einem anspruchsvollen KI-Benchmark, der das Fachwissen in verschiedenen akademischen Disziplinen testet. Deep Research von Perplexity erreichte 21,1 % und übertraf damit Modelle wie Gemini Thinking (6,2 %), Grok-2 (3,8 %) und GPT-4o (3,3 %) deutlich, blieb aber hinter Deep Research von OpenAI zurück, das 26,6 % erreichte.
Während OpenAI seine Deep-Research-Funktion derzeit auf Pro-Abonnenten für 200 Dollar pro Monat beschränkt, bietet Perplexity seine Version kostenlos an - Nicht-Abonnenten erhalten eine begrenzte Anzahl von täglichen Abfragen, während zahlende Nutzer unbegrenzten Zugang genießen.
Das Tool von Perplexity arbeitet auch schneller und erledigt die Aufgaben in der Regel in weniger als drei Minuten, während die Version von OpenAI zwischen 5 und 30 Minuten benötigt.
Als Perplexity gebeten wurde, die verschiedenen Deep-Research-Angebote zu vergleichen, legte das Unternehmen eine Analyse vor, die sich mit der Technologie, den Preisen und der Leistung für verschiedene Anwendungsfälle und Themen befasste und auf Artikel über jedes Tool verwies. Das Unternehmen fasste die Unterschiede wie folgt zusammen:
- Perplexity AI zeichnet sich durch Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit aus, ideal für Gelegenheitsforscher
- OpenAI ist führend bei der analytischen Strenge, was es für Unternehmensanwendungen geeignet macht
- Google bietet die nahtloseste Integration in bestehende Produktivitätstools
Es bleibt abzuwarten, wie diese Werkzeuge die alltägliche und professionelle Forschung umgestalten werden, wenn die Akzeptanz wächst. The Economist wies jedoch kürzlich auf potenzielle Nachteile von OpenAIs Deep Research hin, die auch hier zutreffen könnten: Einschränkungen bei der kreativen Dateninterpretation, Abhängigkeit von leicht verfügbaren Quellen und die allgemeine Sorge, dass ein übermäßiges Vertrauen in KI-Forschungsassistenten menschliche Innovation und bahnbrechendes Denken ersticken könnte.
Inside Details Exposed About Next-Gen Gemini: Strained Computing Power, Internal Teams Disagreed on Development Priorities and Resource Allocation
Berichten zufolge wurde der Start des hocherwarteten Next-Generation-Gemini-Modells von Google verschoben. Interne Uneinigkeiten über Entwicklungsprioritäten und Ressourcenallokation, kombiniert mit begrenzter Rechenkapazität und komplexen Genehmigun
OpenAI entkräftet Bedenken bezüglich des verlangsamen Wachstums und erklärt, dass mehrere Geschäftsbereiche ihre Expansion beschleunigen
Als Reaktion auf externe Kritik bezüglich des nachlassenden Umsatzwachstums und verpasster interner Zielvorgaben gab der KI-Pionier OpenAI am Dienstag, den 28. April, eine selbstbewusste Erklärung ab. Das Unternehmen präzisierte, dass seine Verbrauch
Alibaba Super Cup: Qwen3.8-Max debütiert mit verbesserten Coding- und Bürotools
Alibaba hat offiziell Qwen3.8-Max vorgestellt, ein hochmodernes Foundation-Modell mit 2,4 Billionen Parametern. Diese bedeutende KI-Entwicklung bietet erhebliche Leistungssteigerungen in Kernbereichen wie Programmierung und professionelle Büroaufgabe





Heim






