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— 07 / 第七章

查证 · Deep Research 出带出处的报告.

有些问题要的不是一段回答, 是一份每条结论都带出处的报告。Kimi 的 Deep Research 会自己读几百个网页、交叉核对。这章讲什么活值得等这一趟。

7 分钟 · 初稿 2026.06 · v2 2026.07

有些问题你要的不是一段聊天回答, 是一份能拿去用、每条结论都带出处的报告 —— 选品、政策口径、一个行业的现状。 Kimi 的 Deep Research 会自己开一堆网页、交叉核对、写成结构化文档 —— 这一面对标的是 OpenAI、Gemini 的 Deep Research。1注 1Kimi 帮助中心 · 深度研究介绍 —— 由 Moonshot 自研的 Kimi-Researcher 驱动: 每个任务平均 23 步推理、规划 74 个关键词、找到 206 个网址并筛出前 3.2%; 报告平均万字以上、平均引用约 26 个可溯源信源, 附可交互 HTML, 可导出 PDF / Word; 通常需 10–25 分钟, 一次约消耗 5–10% 月度额度（以 Moderato 档为参考）, 失败自动返还。对标 OpenAI / Gemini 的 Deep Research。截至 2026-07。代价是它要跑几分钟。这章讲什么活值得等这一趟, 什么活普通对话三秒就够。

— I

深度研究换的是「自己开 20 个标签页」那一下午.

它替你省下的, 是多来源检索、逐条核对、再整理成文的那一整个下午。 深度研究和「联网搜一下」不是一回事。普通搜索给你几个链接和一段综述; 深度研究由 Kimi 自研的 Kimi-Researcher 驱动, 会把一个复杂问题拆开, 自己一轮轮地搜、读、调整方向 —— 官方给的画像是: 每个任务平均 23 步推理、规划 74 个关键词、找到 206 个网址, 再筛出信息质量最高的前 3.2%, 最后交一份带目录、分章节、每条都能溯源的长报告, 平均万字以上、引用约 26 个信源, 还能导出 PDF / Word。1注 1Kimi 帮助中心 · 深度研究介绍 —— 由 Moonshot 自研的 Kimi-Researcher 驱动: 每个任务平均 23 步推理、规划 74 个关键词、找到 206 个网址并筛出前 3.2%; 报告平均万字以上、平均引用约 26 个可溯源信源, 附可交互 HTML, 可导出 PDF / Word; 通常需 10–25 分钟, 一次约消耗 5–10% 月度额度（以 Moderato 档为参考）, 失败自动返还。对标 OpenAI / Gemini 的 Deep Research。截至 2026-07。 这趟不是免费的: 官方口径要跑 10–25 分钟, 一次约吃掉月度额度的 5–10%（以 Moderato 档为参考, 失败会自动返还）。1注 1Kimi 帮助中心 · 深度研究介绍 —— 由 Moonshot 自研的 Kimi-Researcher 驱动: 每个任务平均 23 步推理、规划 74 个关键词、找到 206 个网址并筛出前 3.2%; 报告平均万字以上、平均引用约 26 个可溯源信源, 附可交互 HTML, 可导出 PDF / Word; 通常需 10–25 分钟, 一次约消耗 5–10% 月度额度（以 Moderato 档为参考）, 失败自动返还。对标 OpenAI / Gemini 的 Deep Research。截至 2026-07。所以它适合那种「你本来就要花一下午、开二十个标签页」的活, 不适合随手一问。普通搜索给你链接, 深度研究给你一份能交出去的报告。

— II

带出处, 才是它和普通搜索的分水岭.

一份没有出处的报告只是更长的猜测; 出处, 才是你敢把它交出去的底气。 深度研究最值钱的不是它写得长, 是它每条结论都挂着来源。1注 1Kimi 帮助中心 · 深度研究介绍 —— 由 Moonshot 自研的 Kimi-Researcher 驱动: 每个任务平均 23 步推理、规划 74 个关键词、找到 206 个网址并筛出前 3.2%; 报告平均万字以上、平均引用约 26 个可溯源信源, 附可交互 HTML, 可导出 PDF / Word; 通常需 10–25 分钟, 一次约消耗 5–10% 月度额度（以 Moderato 档为参考）, 失败自动返还。对标 OpenAI / Gemini 的 Deep Research。截至 2026-07。但「挂着来源」不等于「来源支持这句话」—— 它偶尔会把相关当因果、引到一篇营销稿、或拿一个过时数据当现行。用法是: 别只读它的结论, 抽查它引的两三个链接, 看是否真撑得起那句话。 让它把每条关键结论都标上来源和日期, 你复核起来最快。它的上下文是 128K token（官方折算约 6–10 万汉字）, 2注 2Kimi 帮助中心 · 深度研究上下文长度 —— 截至 2026-07, 深度研究（Kimi-Researcher）的上下文为 128K token（官方折算约 6–10 万汉字, 单次输出约 8K–16K token）; 够它读一大批材料, 但来源太多太杂时它一样要取舍。够读一大批材料, 但也意味着来源太多太杂时它一样会取舍。出处是它给你的把手, 不是替你免掉核对 —— 它替你读了一堆来源, 替不了你点开核对那一下。 把「让它标来源和日期」做成一段可复制的开场, 比你临时想怎么问省心 —— 一个选品调研的真实例子:
提示词Kimi · Deep Research
帮我调研: 2026 年国内家用储能电池的主流品牌与选购要点。

【输出】一份分章节报告: 市场概况 / 主流品牌对比(≥5 家: 容量、价格区间、质保、口碑) / 选购避坑 / 结论建议。
【硬要求】每条关键结论后用方括号标来源和发布日期, 如 [来源名, 2026-05]; 区分「厂商宣传」与「第三方实测」。
【边界】信息有冲突时并列呈现、别替我下单一结论; 价格这种时效性强的只给区间并注明可能变动。
帮我调研: 2026 年国产开源大模型在企业私有化部署上的主流选型与落地要点。

【输出】一份分章节报告: 整体格局 / 主流模型对比(≥5 家: 参数规模、开源协议、显存需求、推理成本、社区活跃度) / 私有化避坑 / 结论建议。
【硬要求】每条关键结论后用方括号标来源和发布日期, 如 [Hugging Face 模型卡, 2026-04]; 区分「官方宣传指标」与「第三方实测榜单」。
【边界】信息有冲突时并列呈现、别替我下单一结论; 推理成本这种时效性强的只给区间并注明随硬件与版本变动。

— III

不是每个问题都值得等这一趟.

查个事实、要个定义, 普通对话三秒就给你; 动用深度研究只是让你白等几分钟。 给选择标准。值得走这一趟: 多来源、要交叉对照、结论你要拿去做决定、你愿意为准确多等几分钟。不值得: 单点事实、定义性问题、你其实只想要个起点 —— 这些普通对话或一次搜索就够, 开深度研究是高射炮打蚊子。 还有一类它救不了的: 时效性极强的问题。它的来源可能本身就旧, 报告再工整也跑不赢现实。要最新行情、今天的政策口径, 别指望它 —— 它给的是「截至它检索那一刻能搜到的」, 不是「此刻正在发生的」。
01

挑一个你最近真要查的问题

选一个你本来就要花时间查的中文问题: 选品、政策口径、一个行业的现状。
02

让深度研究出一份报告

要求它对每条关键结论标来源和日期, 方便你回头核。
03

点开 3 条出处核对

抽查它引的三处, 看是否真支持那句话, 记录它帮你省下的查证时间和它编错的地方。

省得了通读的力气, 省不了核对的责任.

省得了通读的力气, 省不了核对的责任.

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