12 月 12 日消息，在 OpenAI 发布 GTP-5.2 之后，谷歌紧接着就推出了更强大的 Gemini Deep Research 深度研究智能体，同时推出全新交互 API（Interactions API）并藉此首次面向开发者开放。
此外，谷歌还开源了全新的深度搜索评估基准 DeepSearchQA，用于衡量多步骤复杂检索任务中的研究全面性。此次升级标志着 AI 自主研究能力正式进入工业化应用阶段。
Gemini Deep Research 基于 Gemini 3 Pro 构建，专为长周期的内容收集与综合任务优化，幻觉率降低 40%，是谷歌迄今“最具事实性”的模型，并可通过专项训练提升复杂任务中的报告质量。谷歌表示，通过扩展面向搜索的多步骤强化学习，该智能体能够在复杂信息环境中以更高精度自主导航。
谷歌 DeepMind 产品经理路卡斯・哈斯（Lukas Haas）在 X 上透露，Gemini Deep Research 已经实现 SOTA，在谷歌新基准测试上得分 46.4%，在 BrowseComp 上与 GPT-5 Pro 相当，但价格只有其 1/10 左右。
Deep Research 会反复规划研究路径，包括形成搜索查询、阅读结果、识别缺口并再次搜索。本次升级带来显著增强的网页搜索能力，使其能深入网站获取具体数据。
据介绍，该智能体在 Humanity's Last Exam (HLE 人类终极考试)、DeepSearchQA 及 BrowseComp 中取得最新最优成绩，并可在显著更低成本下生成深入研究报告。谷歌称，这项能力未来将应用到 Google Search、NotebookLM、Google Finance 及 Gemini App 之中。
DeepSearchQA：面向复杂研究智能体的全新评测基准
由于现有评测难以体现真实世界的多步骤研究复杂性，谷歌同步宣布开放 DeepSearchQA 数据集与工具。该基准包含跨 17 个领域、900 个“因果链”任务，每一步均依赖前序分析，要求智能体生成详尽答案集，从而衡量其研究精度与检索全面性。
谷歌表示，DeepSearchQA 还能作为“思考时间”效益的诊断工具。内部测试显示，让智能体执行更多搜索与推理步骤可显著提升表现，这部分将在未来版本中继续探索。
开发者可访问数据集、排行榜与 Colab 示例，并阅读数据集技术报告。
Deep Research 在实际领域的早期应用
谷歌称，Gemini Deep Research 已在需要高精度和上下文理解的多个行业中展现出显著效果，包括金融服务、生物技术和市场研究。
在金融行业，企业利用 Deep Research 自动化尽调中的早期信息收集环节，如整合市场信号、竞争格局与合规风险，从而提升研究效率。
在科研领域，Axiom Bio 使用该智能体处理药物毒性预测相关的文献分析，获得更高的研究深度与颗粒度，加速药物开发流程。
开发者能力：文件解析、结构化输出、引用管理
通过 Interactions API，开发者可调用 Gemini Deep Research 构建下一代自动化研究工具，主要特性包括：
统一信息综合：整合上传文件（PDF、CSV 等）和公共网页数据，并能处理大上下文量。
可控报告结构：可通过提示词定义输出结构、标题、表格格式等。
精细引用：为报告中各项事实提供细粒度来源。
结构化输出：支持 JSON schema 以便下游处理。
Interactions API
开发者可通过 Google AI Studio 的 Gemini API Key 使用 Interactions API 构建应用。
谷歌表示，未来更新将加入原生图表输出、扩展 Model Context Protocol（MCP）支持以接入更多自定义数据源，并在企业服务平台 Vertex AI 上提供 Deep Research。
