前沿科技，数智经济

文｜魏琳华

编｜王一粟

2025 年伊始，大模型行业掀起一波 " 推理热 "，现在，不会深度思考的 AI 搜索已经不合格了。

日前，夸克 AI 搜索上线 " 深度思考 "，一个用自研推理大模型的 AI 应用来了！

AI 搜索的出现，让过往需要多次搜索的复杂问题迎刃而解。

比如，让 AI 帮你分析黄金价格的走向变化，只需要丢给 AI 搜索一个问题，它就能帮你把高盛、瑞银、摩根大通等机构的判断整合成一张表格供其判断，还能把货币政策、供需结构等关键因素一并奉上。

处理学习、工作需求之外，AI 搜索也能充当使用者的 " 生活助手 "。无论是询问 " 头疼发热该吃什么药 " 的健康问题，还是 " 小升初该做什么准备 " 的教育咨询，匹配上深度思考能力，AI 搜索给到的答案全面又可靠。

当深度思考和 AI 搜索深度融合，搜索行业正在进入全新的 AI 搜索时代。

用户体验正在被革新。从传统搜索引擎的 " 聚合信息 "，到 AI 时代的 " 解决方案 "，AI 搜索也将带领整个 AI 应用进入 2.0 阶段。

AI 搜索进入

" 深度思考 " 的赛点时刻

" 深度思考 " 的表现，已经成了考验一个 AI 应用是否先进的新标准。

从 2 月开始，AI 搜索试水测试深度思考功能的消息愈发频繁：

2 月 16 日，腾讯宣布将在腾讯元宝、QQ 浏览器等多款产品中接入 DeepSeek-R1，并在 QQ 浏览器中上线深度思考模式；小红书旗下 AI 搜索产品 " 点点 " 正在测试深度思考功能，被爆其接入的也是 DeepSeek R1；2 月底，阿里 AI To C 的旗舰夸克也把 " 深度思考 " 嵌入了 AI 搜索框中，无论是在夸克 App 还是夸克 PC 端，" 深度思考 " 不仅为用户提供答案，还能分析、思考、做方案。

为什么搜索都盯上了 " 深度思考 "？这就要从上一轮的 AI 搜索说起。

虽然相比于传统的搜索引擎，AI 搜索已经优化了用户体验，能够自动帮助用户从全网信息中寻找和问题相关性最高的内容并整合起来。然而，由于 AI 缺乏深度思考能力，在部分场景中仍难以充分理解用户需求，导致上一代 AI 搜索生成的内容在准确性上表现一般。

比如，谷歌 AI 搜索刚刚上线，就因为搜索出 " 建议披萨涂胶水、让人类吃石头 " 的答案而致歉。这就是由于它在搜索过程中使用了错误的信息源。

而在联动了 " 深度思考 " 能力后，进阶版本的 AI 搜索不仅能够根据问题，厘清用户意图，读懂用户的 " 潜台词 "，还能根据这些需求针对性地筛选全网信息，再根据思考，整合出最契合的内容。

以搜索健康内容 " 适合上班族减脂的一周食谱 " 为问题，我们先问了问夸克。

针对这个看起来简单的问题，夸克用了 5 秒就敲定了关键的制定思路：它考虑到了 " 上班族 " 这一关键词，不仅明确食谱要适合上班族的日程安排，还给出了一套 " 减脂食谱设计原则 "，确定了每顿饭需要符合的硬性条件。

根据上述原则，夸克将之前搜罗到的网页信息自由整合，给出了一周 7 天的食谱安排。

在 " 一周食谱 " 的要求之外，夸克 AI 搜索还根据用户的减脂需求，贴心地给出了每天的关键注意事项，它更像一个会举一反三、思考周到的 " 贴身秘书 "。

可以看到，搭载了深度思考模型后，AI 搜索全面革新用户的搜索体验，不仅能给出提供灵感、启发来源的好答案，更能得到一个好方案。

深度思考和AI 搜索

一对黄金搭档

在 " 深度思考 " 成为标配的情况下，AI 搜索产品走出了不同的发展路线：

目前，市面上的 AI 搜索 + 深度思考可以划分为两大类：

一是接入 DeepSeek 模型用于深度思考，比如小红书 " 点点 "；

二是自研派，比如阿里的夸克。

再从产品形态区分，一种如 DeepSeek 和腾讯元宝，在自家的大模型平台上直接植入了 " 联网搜索 " 能力。另一种则如夸克，在深耕 AI 搜索多年的基础上加入深度思考。

无论是上面哪一种，似乎都是殊途同归。2.0 版本的 AI 搜索，把深度思考模型当成了一个 " 外置大脑 " 使用，而 AI 搜索，也恰好是 " 深度思考 " 的黄金搭档：

当大模型在幻觉中把编造的文献、虚拟的新闻引用得头头是道时，AI 搜索就能通过实时联网的方式，保证信息来源真实可靠，显著降低大模型的幻觉问题。在深度思考模式下，AI 搜索的优势就是可溯源。它将自己用到的每一条信息来源都列得清清楚楚，从而确保信息的真实性。

在五花八门的 AI 搜索产品中，什么决定了 AI 搜索 + 深度思考的使用体验？在光锥智能测评了多款市面上的 AI 搜索产品后，数据积累、模型能力成为了两个关键的指标。

首先，做 AI 搜索，需要强大的优质内容支撑。

除了链接全网优质内容和历史数据库外，在很多涉及时效性的问题上，必须要有足够新的内容支撑，才能保证 AI 回答的准确性和实时性。

比如，光锥智能分别用 " 小米 Su7 Ultra 的最新动态 " 询问了多个产品。其中，一些模型给出的内容信息显得有些滞后。在展示出的深度思考过程中，可以看到模型找到的最新数据来源还停留在几天前。

滞后的信息来源直接导致了结果不够具备时效性。在测试中，有的模型只能告知用户，小米 Ultra 将在 3 月内启动交付。而夸克 AI 搜索给到了一个明确的答案，即 3 月 1 日起开启交付。

在思考过程中，夸克 AI 直接明确将当日（3 月 1 日）信息着重标注

此外，充足的信息来源，才能让 AI 充分发挥思考能力，根据深度思考的逻辑筛选、总结出更为完善的回答。

在测试中，当光锥智能询问 " 每天喝多少水最合适？如何判断自己是否缺水？" 时，夸克 AI 搜索引用了 25 条搜索信息，涵盖了健康专类网站、各大新闻平台以及官方机构回答，保障了信息来源的全面和专业性。

除了优质内容的积累之外，模型能力同样决定了 AI 搜索产品的特点。

以夸克 AI 搜索上线的 " 深度思考 " 为例，它是夸克基于阿里通义千问基模开发的推理模型，擅长迅速思考，可信、时效性强。阿里模型和阿里应用的组合，在使用的稳定性和准确性上更胜一筹。

而在一些垂直搜索领域，夸克 AI 搜索的效果更加理想，这同样是依托于夸克团队在特定领域中已经进行了多年的探索。

大模型技术出现后，夸克 AI 搜索把第一个重要场景就放在了健康领域，推出 "AI 健康助手 "，结合在搜索健康内容和自建健康百科的基础上，夸克已经改变了用户在搜索健康内容时的诸多痛点。挑战行业难题，解决用户的真实需求，夸克凭借 AI 能力，很早就迈出了第一步。

整体对比来看，目前，有搜索基因的产品更能将深度思考的优势发挥出来，实现 1+1＞2 的效果，而深度思考所使用的推理模型能力能为 AI 搜索的效果带来不同的体验。

从 AI 搜索到全能助手

AI 无处不在

叠加 " 深度思考 " 的 AI 搜索，扩大了用户、行业对搜索的理解和范畴。

观察市面上多款 AI 搜索产品，不难看出，AI 搜索正在朝着 "AI 全能助手 " 的方向进化。除了保障最基本的搜索功能外，它正在成为 AI 搜索 + 一切的功能集合体。

其中，AI PPT、AI 生图等是用户需求量较大的功能。在大模型技术出现之前，用户几乎不可能获得一个能满足自己个性化的需求的 PPT 和图片，所以会出现找模板、找图片等需求。但这种体验既不完整也难称高效。

与其他产品相比，夸克 AI 搜索是对搜索需求理解最透彻、服务能力最强的一个。从 AI 能力上来说，它把上班族、学生党能想到的 AI 功能一网打尽：需要汇报，AI PPT 自动根据主题生成漂亮的文件；写稿子，上班族可以直接输入主题、体裁、字数、风格等要求，就能得到一篇非常优质的文稿；做题的学生还可以用 AI 搜题找到解法，AI 还可以帮你讲题，直到你学会这一类难题 ......

而且，夸克还选择将这些功能全部免费提供，即便是当下热门的收费项 AI PPT、AI 简历、AI 生图等，也能无限量使用，直接省下一笔会员费。

这种 " 功能集合体 " 的模式，正在让 AI 搜索成为媲美 "AI 工作台 " 类的产品，成为提升工作、学习效率的 AI 全能助手。

我们过往工作需要使用搜索、写作文档、制图等多个产品，多个界面频繁切换使用。但集合了多种 AI 功能的 AI 搜索，能够大幅减少这种问题的发生。

在产品设计上，AI 应用开始更懂用户、更懂需求。通过识别、理解用户意图，它能将更匹配用户当下需求的对应 AI 功能 " 送 " 到眼前，真正做到深度辅助用户。以夸克为例，当你在界面中输入和写作相关的问题，比如 " 帮我分析一家公司的商业模式 "，它会自动将 AI 搜索生成的内容跳转至 AI 写作界面，供用户自主修改、调整。

可以看到，在 AI 的加持下，AI 搜索的产品在为用户提供更多、更深层的价值，正在从一颗参天大树成长为一片热带雨林。

技术革新，推动着时代滚滚向前。

1998 年，当人们还在早期按照目录分类的初代搜索引擎中苦苦寻找所需信息时，谷歌的两位创始人用 PageRank 算法实现了搜索结果的精准排序，以 Google 为代表的浏览器成为了毋庸置疑的市场王者。

如今，借助 AI 大模型的能力加成，人们终于在发展了近 30 年的搜索引擎中看到了新的可能性。相比于充斥着广告、需要用户挑选甄别的传统浏览引擎，以 " 无广告 " 为代表的 AI 搜索，无疑就是下一代的流量入口。

"AI 对搜索行业的彻底颠覆，已经开始了。"

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王一粟

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