# Perplexity Deep Research 공개

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## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=19266](https://news.hada.io/topic?id=19266)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/19266.md](https://news.hada.io/topic/19266.md)
- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2025-02-17T09:58:50+09:00
- Updated: 2025-02-17T09:58:50+09:00
- Original source: [perplexity.ai](https://www.perplexity.ai/hub/blog/introducing-perplexity-deep-research)
- Points: 5
- Comments: 1

## Summary

Perplexity의 Deep Research 기능은 사용자의 질문에 대해 수십 개의 검색과 수백 개의 자료를 분석하여 종합적인 보고서를 제공하며, 금융, 마케팅, 기술 연구 등 다양한 분야에서 전문가 수준의 작업을 수행할 수 있습니다. 이 기능은 Humanity’s Last Exam에서 21.1%의 정확도를 기록하며 여러 AI 모델을 능가했고, SimpleQA 벤치마크에서는 93.9%의 정확도를 보였습니다. Deep Research는 모든 사용자에게 무료로 제공되며, Pro 구독자는 무제한으로 사용할 수 있고, 현재 웹 버전에서 사용 가능하며 곧 다양한 플랫폼에서도 제공될 예정입니다.

## Topic Body

- Perplexity가 시간을 절약하면서 심층적인 연구와 분석을 수행하는 **Deep Research** 기능을 출시  
- 사용자의 질문에 대해 수십 개의 검색을 실행하고, 수백 개의 자료를 읽고, 이를 논리적으로 분석하여 종합적인 보고서를 제공  
- 금융, 마케팅, 기술 연구 등 전문가 수준의 다양한 작업을 수행할 수 있으며, **Humanity’s Last Exam**에서 높은 성과를 기록  
- Deep Research는 모든 사용자에게 무료로 제공되며, **Pro 구독자**는 무제한으로 사용할 수 있음  
- 비구독자는 하루에 제한된 수의 답변만 이용 가능. 현재 **웹 버전**에서 사용 가능하며, 곧 iOS, Android, Mac에서도 제공될 예정  
- Deep Research를 사용하려면 [perplexity.ai](https://www.perplexity.ai)에서 검색창의 **모드 선택기**에서 "Deep Research"를 선택 후 질문을 입력하면 됨  
  
### 작동 방식  
  
- Perplexity의 Deep Research는 기존 답변 기능을 한층 발전시켜, 사람이 수 시간 동안 수행해야 할 연구를 **2~4분 내**에 완료함.  
- **논리적 연구 수행**  
  - 검색 및 코딩 기능을 갖춘 Perplexity는 여러 차례 검색을 실행하며 문서를 읽고 분석함.  
  - 연구 주제에 대해 점진적으로 학습하면서 연구 계획을 수정하는 방식으로 진행됨.  
- **보고서 작성**  
  - 평가한 자료를 기반으로 명확하고 종합적인 보고서를 작성함.  
- **내보내기 및 공유**  
  - 최종 보고서는 **PDF 또는 문서로 저장** 가능하며, **Perplexity Page**로 변환하여 공유할 수도 있음.  
  
### Deep Research 활용 사례  
  
- Deep Research는 다양한 복잡한 주제를 전문적으로 분석하는 데 적합하며, 다음과 같은 분야에서 유용하게 활용 가능함.  
- **금융**  
- **마케팅**  
- **기술**  
- **시사 문제**  
- **건강**  
- **인물 연구**  
- **여행 계획**  
  
### Humanity’s Last Exam 성과  
  
- Deep Research는 **Humanity’s Last Exam**에서 **21.1% 정확도**를 기록하며,  Gemini Thinking, o3-mini, o1, DeepSeek-R1 등 여러 AI 모델을 능가함  
- 이 시험은 **100개 이상의 분야**에서 3,000개 이상의 질문으로 구성된 AI 성능 평가 기준  
  
### SimpleQA 성과  
  
- Deep Research는 **SimpleQA 벤치마크**에서 **93.9% 정확도**를 기록하여  다양한 사실 기반 질문에 대해 업계 최고 수준의 성능을 보임.  
  
### 실행 속도  
  
- Deep Research는 높은 정확도를 유지하면서도 **대부분의 연구 작업을 3분 이내**에 완료함  
- 향후 성능 최적화를 통해 속도를 더욱 개선할 계획

## Comments



### Comment 34672

- Author: neo
- Created: 2025-02-17T09:58:51+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=43061827) 
* 매주 새로운 AI가 AI-우수성-벤치마크에 따르면 이전 AI보다 20% 더 나아졌다고 하지만, 최신 SOTA 모델의 유용성은 몇 년 전 공개된 첫 번째 ChatGPT 버전보다 약간 높음
  - 이러한 AI는 유아의 추론 능력을 가지고 있지만, 점점 더 권위 있는 글쓰기 스타일로 미세 조정되고 있음
  - 연구 논문처럼 포맷된 출력물에서 글꼴과 색상만 빠져 있는 상태임

* 이러한 심층 연구 응용 프로그램이 출시되어 기쁨
  - LLMs에 대한 명백한 사용 사례처럼 보임
  - Perplexity를 테스트 쿼리에 실행해 봄
  - "Fortune 100 CEO들의 전공 목록"이라는 쿼리에서 어려움을 겪음
  - OpenAI와 Gemini는 어느 정도 우아하게 결과 테이블을 생성하지만, Perplexity는 주제에 대해 일반적으로 이야기함
  - 유사한 실패 사례가 더 있음
  - 단일 질문 요약에는 좋지만, 두 번째 데이터 목록을 찾아 결과를 결합할 때는 잘 작동하지 않음

* OpenAI가 $200/월 버전의 Deep Research를 출시한 지 약 2주 만에, 24시간 내에 오픈 소스화되고 Perplexity에서 무료로 제공됨
  - 변화의 속도가 놀랍고 OpenAI가 여전히 경쟁 우위를 가지고 있는지 의문임

* "Deep Research"라는 이름을 사용하는 세 번째 제품임
  - 첫 번째는 Gemini Deep Research, 두 번째는 ChatGPT Deep Research, 세 번째는 Perplexity Deep Research임

* 이러한 도구들에 대한 질문은 동일함: Perplexity, OAI 등이 실제로 자사 비즈니스에서 이러한 도구를 사용하는 증거가 어디에 있는지
  - 제공된 예시들에 감명받지 않음
  - "상위 20개 바이오텍 스타트업" 같은 쿼리는 다양한 무료 소스에서 답변 가능함
  - 특히 금융/투자 정보에서는 신호와 잡음을 구분하기 위해 더 깊이 들어가야 함

* OpenAI가 새로운 제품과 상호작용 메커니즘/UX를 도입할 때마다 다른 사람들이 이를 모방함
  - ChatGPT, 코드 인터프리터, 대화 모델, 심층 연구 등에서 발생함
  - OpenAI가 새로운 UX 패러다임을 도입하는 것이 좋지만, 다른 모든 사람들이 이를 따라가는 것 같음
  - Operator/MCP/브라우저 사용은 제외함

* Perplexity를 사용하여 50개 주의 지역 법률, 정책, 세율, 법적 장애물에 대한 테이블을 생성해 봄
  - OpenAI DR과 동일한 프롬프트를 제공했으며, Perplexity는 OpenAI와 달리 CSV 다운로드를 잘 처리함
  - 추천함

* OpenAI나 Google의 Deep Research를 사용해보지 않았지만, Amiga 500 사운드 칩의 특별함에 대한 쿼리에서 훌륭하고 상세한 기사를 작성함
  - 개인적으로 매우 유익했고 새로운 것을 배움

* 대안보다 더 심층적인 답변을 제공하지만, 결과의 정확성은 대안보다 떨어짐

* Gergely (The Pragmatic Engineer)의 트윗에 대한 사람들의 의견이 궁금함
  - 웹 게시자가 유료화로 전환할지 궁금함
  - 심층 연구나 AI 검색의 경제성이 맞지 않음
  - 웹 게시자와 사이트 소유자가 트래픽과 방문자를 잃고 있음