С апреля 2026 года OpenAI активно продвигает образовательные материалы для пользователей ChatGPT через платформу OpenAI Academy. Одна из тем — два принципиально разных инструмента веб-поиска, встроенных в ChatGPT: search и deep research. Оба позволяют выходить за пределы обучающих данных модели и получать актуальную информацию из интернета, но устроены и применяются по-разному.
Режим search — это оперативный доступ к веб-данным прямо внутри диалога. Пользователь задаёт вопрос, ChatGPT обращается к интернету, возвращает ответ со ссылками на источники и отмечает его значком глобуса. Это удобно, когда нужно быстро уточнить текущие события, рыночные тренды или свежие данные, которых нет в базе знаний модели. Фактически search заменяет переключение между вкладками браузера: вместо того чтобы самостоятельно собирать и суммировать информацию из нескольких сайтов, пользователь получает уже обработанный ответ. После него можно продолжить диалог — например, попросить переформатировать результат в письмо или сократить до трёх тезисов для руководства.
| Search | Deep research | |
|---|---|---|
| Purpose | Quickly retrieve specific facts, documents, or recent information from the web or connected sources. | Conduct multi-step, in-depth analysis on complex or ambiguous questions that require reasoning and synthesis across multiple sources. |
| Typical use case | Find a recent press release, product spec sheet, news article, or a single data point (e.g., “What was the attendance at last year’s summer Olympics?”). | Explore broader questions like “What factors influence attendance at large international sporting events?” or “How do different countries prepare for hosting the Olympics?” |
| Depth of output | Returns concise results, direct answers, or links—similar to a smart web search. | Produces long-form, evidence-backed summaries, often with citations, tradeoffs, and reasoning steps. |
| Speed | Fast—typically a few seconds. | Slower—may take several minutes or more due to multi-step reasoning. |
| Freshness | Prioritizes the latest available information; ideal for breaking news or time-sensitive data. | Uses fresh sources when relevant but focuses on contextual understanding, not just recency. |
| Complexity of question | Best for well-defined, specific queries. | Best for open-ended, exploratory or strategic questions without a single right answer. |
Deep research — другой класс инструмента. Он работает агентно: получив задачу, самостоятельно планирует последовательность шагов, формулирует уточняющие поисковые запросы, оценивает найденные источники, отсеивает нерелевантные и синтезирует итоговый отчёт с полными ссылками. Если контекст задачи недостаточно чёткий, инструмент сам задаёт уточняющие вопросы перед началом работы. Процесс занимает от 5 до 30 минут — пользователь получает уведомление, когда отчёт готов. Такой подход особенно ценен для нишевых тем, где нужно просмотреть десятки источников, и для задач, требующих структурированного документа с верифицируемыми ссылками.
Агентный поиск — не изобретение OpenAI в вакууме. Perplexity AI с функцией Pro Search, Google с Deep Research в Gemini и ряд других сервисов развивают похожие подходы: модель не просто ищет, а рассуждает о том, что искать дальше. Конкурентное отличие ChatGPT deep research — интеграция с уже привычным интерфейсом и возможность продолжить работу с отчётом в том же диалоге, запросив дополнительный анализ или переформатирование.
При использовании обоих инструментов OpenAI рекомендует проверять первоисточники перед принятием решений: результаты отражают то, что доступно в открытом интернете, и не заменяют специализированные базы данных или проприетарные исследовательские платформы. В корпоративных аккаунтах администраторы могут централизованно управлять доступом к search — это актуально для организаций с требованиями к информационной безопасности.
