Обзор Gemini Deep Research: стоит ли он того для создателей и разработчиков в 2025 году?

Введение#

Gemini Deep Research — это новый исследовательский агент Google DeepMind на базе искусственного интеллекта, созданный для автономного изучения веб-страниц и ваших файлов, оценки источников и создания структурированных отчетов с подтверждающими цитатами. Gemini Deep Research, позиционируемый как продукт с API-first подходом через Interactions API и работающий на модели Gemini 3 Pro, обещает более высокую точность, меньшее количество галлюцинаций и исследовательский процесс, который повторяется как у аналитика-человека. Этот обзор посвящен конкретно тому, имеет ли Gemini Deep Research существенное значение для создателей контента — видеопродюсеров, дизайнеров, писателей, подкастеров и актеров озвучивания — которые хотят повысить творческую производительность без ущерба для точности.

В этом обзоре Gemini Deep Research мы рассмотрим первые впечатления, настройку, основные функции, производительность, цены и ценность, а также сравним его с альтернативами, такими как последние агентские предложения OpenAI, Claude и Perplexity. Мы также углубимся в то, как Gemini Deep Research обрабатывает цитаты, насколько управляемы его отчеты для творческих брифов и раскадровок, насколько хорошо он интегрируется с экосистемой Google и какие практические компромиссы следует учитывать создателям контента, прежде чем строить вокруг него свой процесс.

Примечание: Этот обзор основан на документации Google, публичных объявлениях и ранних отчетах о Gemini Deep Research, включая заявления о сокращении галлюцинаций, JSON-структурированных выходных данных и эталонной производительности (HLE, DeepSearchQA и BrowseComp). Где это возможно, мы подчеркиваем, что эти заявления означают для реальных творческих рабочих процессов и как Gemini Deep Research может вписаться в производственный конвейер.

Первые впечатления#

Gemini Deep Research не поставляется в виде блестящего приложения; он поставляется как API, который вы интегрируете в свои инструменты или получаете доступ через сервисы, которые его встраивают. Для многих создателей контента это означает, что ваше первое впечатление от Gemini Deep Research зависит от того, обращаетесь ли вы к нему через разработчика или через интеграцию, которая скоро будет запущена в Google Search, NotebookLM, Google Finance или приложении Gemini. Если вы технически подкованы или являетесь частью студии с ресурсами разработчиков, Interactions API — это входная дверь: запросите доступ, предоставьте ключи, просмотрите примеры запросов и JSON-схемы и начните управлять выходными данными. Если вы не разработчик, ваше первое впечатление, скорее всего, будет сформировано тем, как партнерские приложения и свойства Google упаковывают Gemini Deep Research в доступные рабочие процессы.

Документация — это «дизайн» Gemini Deep Research. В этом отношении онбординг чистый и ориентирован на реальное использование: загрузка файлов (PDF, CSV, docs), определение выходных схем и структурирование запросов, чтобы агент мог планировать, просматривать, оценивать и синтезировать. Акцент на JSON-выходных данных и цитатах сразу же привлекает создателей, которые работают с контент-календарями, списками кадров, брифами для талантов и досками настроения дизайна, которые выигрывают от структурированных форматов. Gemini Deep Research ощущается как серьезный инструмент исследования, а не как болтливый помощник — и это хорошее первое впечатление, если ваша работа зависит от проверяемых фактов и многократно используемых, организованных выходных данных.

Кривая обучения присутствует, но не крутая. Вам нужно будет мыслить в терминах задач, ограничений, источников и инструкций по форматированию. Для не-разработчиков Gemini Deep Research может показаться абстрактным, пока вы не увидите, как он создает отчет, богатый цитатами, сетку конкурентной среды или табличный бриф раскадровки. Обещание есть: Gemini Deep Research действует как неутомимый исследователь, который документирует свои шаги и предоставляет ссылки для проверки утверждений. Открытый вопрос для новых пользователей заключается в том, останется ли он в рамках бюджета и насколько последовательно он будет соответствовать определенному редакционному стилю. Эти ответы зависят от того, насколько тщательно вы управляете Gemini Deep Research и, на данный момент, получаете ли вы к нему доступ через приложение, которое предоставляет правильные элементы управления.

Подробный обзор ключевых функций#

Gemini Deep Research: на базе Gemini 3 Pro и длинного контекста#

В своей основе Gemini Deep Research работает на Gemini 3 Pro, который Google позиционирует как свою «самую фактическую» модель. Для создателей контента это важно: фактическая база снижает необходимость проверки фактов после редактирования. Обработка длинного контекста в Gemini Deep Research позволяет вам упаковывать творческие брифы, сценарии, расшифровки, исследовательские записки и заметки заинтересованных сторон в один запрос для целостного анализа. Этот контекст помогает Gemini Deep Research соединять повествовательные дуги, творческие углы и противоречивые утверждения из разных источников, что бесценно для разработки сюжета, написания сценариев документальных фильмов или брендового текста, который должен сбалансировать нюансы и точность.

Gemini Deep Research: автономное исследование веб-страниц и итеративное исследование#

Gemini Deep Research может автономно просматривать тысячи страниц, итеративно уточняя запросы по мере обучения. Вместо того чтобы сбрасывать необработанные ссылки, Gemini Deep Research планирует свое исследование, выявляет пробелы и снова ищет. Для создателей это означает меньше времени на курирование источников и больше времени на использование полученного синтеза. Когда вы создаете видео-объяснение или презентацию анализа трендов, Gemini Deep Research выполняет черновую работу по определению области, создавая при этом прозрачный след, который вы можете быстро проверить.

Gemini Deep Research: интеллектуальная оценка источников и сокращение галлюцинаций#

Выдающимся обещанием является то, как Gemini Deep Research оценивает качество, достоверность и релевантность источников. Он отдает приоритет авторитетному контенту и понижает рейтинг низкокачественных страниц. В сочетании со специальным обучением для уменьшения галлюцинаций Gemini Deep Research стремится поддерживать выходные данные на твердой почве. Для создателей, которые беспокоятся о цитировании сомнительной статистики или неправильном приписывании фактов, это практичная функция, хотя и не гарантия. Gemini Deep Research по-прежнему выигрывает от ваших инструкций о предпочтительных источниках, отраслевых авторитетах и черных списках доменов.

Gemini Deep Research: создание комплексных отчетов и управляемая структура#

Gemini Deep Research создает подробные, хорошо структурированные отчеты с заголовками, резюме, аналитическими выводами и цитатами. Что еще более важно, он управляем. Вы можете попросить Gemini Deep Research создать:

Повествовательный обзор плюс табличное приложение
План раскадровки со ссылками на сцену за сценой
Матрицу конкурентной среды с определенными вами атрибутами
Контент-календарь с темами, ссылками и линками Для создателей контента управляемость — это все. Gemini Deep Research становится движком формата для брифов, презентаций, планов и редакционных планов, что делает выходные данные немедленно применимыми.

Gemini Deep Research: подробные цитаты и детальное сопоставление источников#

Цитаты — это то, где Gemini Deep Research строит доверие. Каждое утверждение можно связать с источником, что упрощает проверку и защиту вашего контента. Детальное сопоставление источников Gemini Deep Research позволяет вам проверить обоснование вывода. На практике создатели могут переходить по ссылкам, извлекать цитаты с уверенностью и правильно указывать материалы в сценариях или экранных выносках. Предостережение: если источник меняется, получает ограничение скорости или находится за платной стеной, вам может потребоваться подтвердить, что доказательства все еще доступны. Gemini Deep Research будет отражать ограничения доступа к веб-страницам, с которыми вы столкнетесь вручную.

Gemini Deep Research: структурированные выходные данные и JSON-схемы#

Структурированные выходные данные — это тихая сверхспособность в Gemini Deep Research. JSON-схемы упрощают разбор результатов в производственные инструменты, такие как Notion, Airtable, Google Sheets, приложения для управления проектами и пользовательские панели мониторинга. Вы можете указать Gemini Deep Research выводить массивы эпизодов, сцен, кадров, ролей или ссылок на дизайн с согласованными полями. Это означает, что вы переходите от «исследования» к «данным, готовым к конвейеру» за один проход, экономя часы на ручной очистке перед передачей редакторам или дизайнерам.

Gemini Deep Research: загрузка файлов и инструмент поиска файлов#

Gemini Deep Research предназначен не только для открытой сети. С помощью File Upload и File Search вы можете загружать в него сценарии, презентации, расшифровки интервью, научные PDF-файлы и руководства по бренду, а затем запрашивать синтез или анализ пробелов. Для продюсера подкастов Gemini Deep Research может просеивать прошлые расшифровки, чтобы выявить повторяющиеся темы; для дизайнера он может сканировать отчеты о тенденциях и извлекать материальные палитры с цитатами; для актера озвучивания он может анализировать библии персонажей и создавать согласованные произношения и ссылки. Gemini Deep Research делает ваш частный корпус доступным для поиска и цитирования наряду с общедоступными источниками.

Gemini Deep Research: интеграция с экосистемой Google#

Gemini Deep Research должен появиться в Google Search, NotebookLM, Google Finance и приложении Gemini. Для создателей это означает, что агент может появиться там, где вы уже работаете: исследовательские заметки в NotebookLM, быстрая проверка фактов в Search и идеи, стимулирующие производство, в приложении Gemini. Обратной стороной является зависимость от экосистемы. Gemini Deep Research будет ощущаться наиболее плавно, если вы также используете Google Drive, Docs и Sheets. Если ваш стек находится в другом месте, вы будете больше полагаться на API или сторонние инструменты для устранения разрыва.

Gemini Deep Research: эталонная производительность на HLE, DeepSearchQA и BrowseComp#

Google сообщает, что Gemini Deep Research показывает самые современные результаты в Humanity’s Last Exam (HLE) и DeepSearchQA, а также хорошо работает в BrowseComp. Хотя эталонные тесты не являются серебряной пулей, они показывают, что Gemini Deep Research справляется со сложными, многоступенчатыми рассуждениями и задачами просмотра веб-страниц со строгостью. Для создателей это означает лучший синтез из нескольких источников, меньше моментов «уверенности без доказательств» и более сильные первые черновики, которые сокращают циклы пересмотра.

Gemini Deep Research: итеративное планирование и реальный исследовательский процесс#

Gemini Deep Research не просто отвечает на вопросы; он планирует свое исследование, уточняет стратегии поиска и ищет недостающие части. Это отражает то, как работает исследователь-человек. Для создателей контента этот итеративный подход может дать более богатый контекст: Gemini Deep Research распознает пробелы в повествовании и пытается их заполнить. При написании сценария мини-документального фильма или длинного блога планирование Gemini Deep Research снижает риск поверхностного освещения.

Gemini Deep Research: настройка и контроль данных с помощью подсказок#

Хотя Gemini Deep Research не представлен как инструмент для точной настройки собственной модели, его настройка происходит за счет тщательных подсказок, разработки схем, списков предпочтительных источников и извлечения на основе файлов. Вы можете указать Gemini Deep Research использовать конкретных отраслевых экспертов, отраслевые публикации или внутренние документы, избегая при этом источников с низкой ценностью. Этот баланс — управление с помощью подсказок по сравнению с переобучением модели — сохраняет контроль в ваших руках без накладных расходов на инфраструктуру, но также означает, что вы несете ответственность за кодирование редакционных стандартов и голоса бренда в подсказке.

Gemini Deep Research: опыт разработчика через Interactions API#

Interactions API — это основа для встраивания Gemini Deep Research в производственные системы. Разработчики могут:

Организовывать многоступенчатые исследовательские задачи
Загружать и индексировать файлы
Определять JSON-схемы для предсказуемых выходных данных
Настраивать инструкции для заголовков, таблиц и плотности доказательств Gemini Deep Research в этом режиме, ориентированном на разработчиков, становится сервисом, который вы можете обернуть своим собственным пользовательским интерфейсом. Для творческих студий и инструментов SaaS это означает упаковку Gemini Deep Research в качестве генератора «исследовательских брифов», виджета «радар трендов» или «проверки фактов сценария озвучивания» с минимальным количеством связующего кода.

Производительность и пользовательский опыт#

Производительность — это разница между аккуратной демонстрацией и инструментом, которому можно доверять сроки. Gemini Deep Research, работающий на Gemini 3 Pro, стремится обеспечить точность и глубину на скорости. Сочетание оценки источников, итеративного планирования и отчетности с приоритетом цитирования делает Gemini Deep Research меньше похожим на обычного чат-бота и больше похожим на помощника по исследованиям, который знает, как защитить свои выводы.

Точность и фактичность: Gemini Deep Research специально обучен уменьшать галлюцинации и подтверждать утверждения цитатами. Для создателей контента это уменьшает позднюю боль от переделки строк озвучивания, пересъемки экранной графики или пересмотра копии блога после того, как редактор помечает шаткую статистику. Gemini Deep Research по-прежнему выигрывает от ограждений: укажите предпочтительные источники, требуйте цитаты для каждого количественного утверждения и запрашивайте выноски противоречий, когда источники не согласны.

Полнота: способность Gemini Deep Research просматривать тысячи страниц и выявлять пробелы в знаниях хорошо подходит для конкурентной среды, оценки технологий и обзоров тенденций. Он особенно силен, когда вам нужен широкоугольный вид, превращенный в структурированные артефакты — таблицы функций, временные шкалы событий или аннотированные библиографии, которые вы можете использовать для ссылок на b-roll и цитат.

Скорость и пропускная способность: агентское планирование в Gemini Deep Research означает, что это может занять больше времени, чем один ответ на вопрос и ответ, но вы получите более прочный результат. Для создателей 10–20-минутный исследовательский проход, который дает бриф, богатый цитатами и соответствующий схеме, может стать огромным выигрышем во времени по сравнению с ручным поиском. Если вы пишете сценарии для нескольких отчетов параллельно (например, по одному на эпизод в серии), способность Gemini Deep Research запускать автономные исследования в отдельных потоках становится множителем силы.

Соответствие рабочему процессу для создателей:

Исследование сценария: Gemini Deep Research создает план с повествовательными битами, встраивает ссылки на источники и выделяет споры или противоречия, которые вы можете драматизировать.
Доски настроения дизайна: Gemini Deep Research извлекает ссылки на тенденции, примечательные тематические исследования и идеи о цвете/материале, а затем выводит таблицу, которую вы можете перенести в Figma или Notion.
Подготовка к озвучиванию: Gemini Deep Research выделяет произношения, исторический контекст и атрибуцию цитат, чтобы вы могли уверенно выступать на микрофоне.
Контент-календари: Gemini Deep Research собирает сезонные зацепки, кластеры ключевых слов и ссылки на углы в ежемесячный план с URL-адресами для каждой идеи.

Режимы отказа: Gemini Deep Research все еще может галлюцинировать, переоценивать один источник или пропускать материал за платной стеной, к которому человек с подписками мог бы получить доступ. Он также может быть чувствителен к формулировке подсказки; расплывчатые инструкции рискуют получить общие выходные данные. Уменьшите их, используя явные схемы, белые списки источников и шаг «двойной проверки критических утверждений», где Gemini Deep Research пересматривает важные факты перед завершением.

Для не-разработчиков лучший опыт работы с Gemini Deep Research будет получен от интеграций, которые предоставляют правильные элементы управления: переключатели для строгости цитирования, поля для сопоставления схем и пользовательский интерфейс для загрузки справочных файлов. Пока они не получили широкого распространения, создатели должны либо сотрудничать с разработчиком, либо полагаться на сторонние инструменты, построенные на основе Gemini Deep Research.

Цены и ценность#

Google отмечает «оптимизированные цены для агентов», но официальные сведения о ценах Gemini Deep Research связаны с Gemini API и могут быть основаны на использовании (за токен или за исследовательскую задачу). Практически, ценностное предложение Gemini Deep Research для создателей — это время, сэкономленное на обнаружении, проверке и структурировании. Если Gemini Deep Research превращает пять часов разрозненного поиска в один час обзора и полировки, рентабельность инвестиций очевидна — даже при использовании в масштабе предприятия.

Сценарии затрат для создателей:

Сольный создатель: несколько глубоких отчетов в месяц — Gemini Deep Research может заменить разовые затраты на внештатные исследования или ночные спринты по поиску источников.
Команда студии: десятки брифов в неделю — Gemini Deep Research становится компонентом конвейера, а структурированные выходные данные поступают прямо в календари и производства.
Агентство: Gemini Deep Research обеспечивает конкурентную среду и радары трендов, которые обновляются по расписанию и выставляются в счетах клиентам.

По сравнению с альтернативами, Gemini Deep Research отличается:

Акцент на фактичности и уменьшение галлюцинаций
Строгая дисциплина цитирования и оценка источников
JSON-структурированные выходные данные и управляемость схем
Интеграция в экосистему Google Конкуренты, такие как последний агентский стек OpenAI, Claude от Anthropic и Perplexity, преуспевают в разных областях — Claude с длинным контекстом и средствами защиты безопасности, Perplexity с быстрыми ответами с приоритетом поиска, а OpenAI с широкой экосистемой разработчиков и плагинов. Если ваш приоритет — глубина исследования с проверяемыми цитатами и удобным для конвейера JSON, Gemini Deep Research представляет убедительный аргумент. Если вам нужен творческий стиль письма без серьезных исследований или вы предпочитаете стек, отличный от Google, вы можете сравнить общую стоимость владения и удобство, прежде чем стандартизировать Gemini Deep Research.

Плюсы и минусы#

Прежде чем взять на себя обязательства, вот краткий обзор сильных сторон и ограничений Gemini Deep Research с точки зрения создателя.

Плюсы:

Сильный акцент на фактичности и уменьшение галлюцинаций, что упрощает доверие к выходным данным Gemini Deep Research
Подробные, детальные цитаты, которые помогают создателям проверять и правильно указывать источники
Автономное, итеративное исследование веб-страниц, которое отражает то, как исследователи-люди планируют и уточняют поиски
JSON-структурированные выходные данные и управляемость схем, идеально подходящие для интеграции Gemini Deep Research в производственные конвейеры
Загрузка файлов и поиск файлов для объединения частных документов с общедоступными веб-данными
Четкий путь к интеграции в сервисы Google для более широкой доступности
Эталонный тест DeepSearchQA с открытым исходным кодом сигнализирует о приверженности стандартам оценки исследований

Минусы:

Сведения о ценах на Gemini Deep Research остаются непрозрачными; интенсивное использование может быть дорогостоящим
Требуется продуманный дизайн подсказок и планирование схем; не-разработчикам могут потребоваться интеграции, чтобы в полной мере использовать Gemini Deep Research
Потенциальная блокировка экосистемы с лучшим опытом внутри сервисов Google
Контент за платной стеной остается ограничивающим фактором; Gemini Deep Research не всегда может получить доступ к источникам за подписками
Остаточный риск галлюцинаций и предвзятости; критические утверждения по-прежнему требуют проверки человеком
Планирование агента «черного ящика» может показаться непрозрачным без подробных журналов каждого шага принятия решения

Кому следует это купить?#

Gemini Deep Research лучше всего подходит для создателей, которые измеряют успех как качеством, так и скоростью — командам, которым нужно двигаться быстро, не ставя под угрозу целостность источника.

Идеальные покупатели:

Создатели и продюсеры видео: используйте Gemini Deep Research для создания исследовательских планов, сводок сцен и списков кадров b-roll с цитатами.
Дизайнеры и арт-директора: попросите Gemini Deep Research сканировать тенденции, дайджесты тематических исследований и структурированные доски настроения, ссылающиеся на ссылки.
Писатели и редакторы: используйте Gemini Deep Research для обзоров литературы, конкурентного анализа и аннотированных библиографий, которые питают длинные произведения.
Подкастеры и актеры озвучивания: используйте Gemini Deep Research для подготовки контекстных брифов, заметок о произношении и цитат, проверенных источниками.
Творческие студии и агентства: интегрируйте Gemini Deep Research через Interactions API для стандартизации исследовательских брифов и шаблонов результатов для клиентов.
Исследователи и студенты, работающие над контент-проектами: объедините анализ файлов и функции цитирования Gemini Deep Research, чтобы дать старт разделам обзора.

Вы можете пропустить, если:

Ваша творческая работа в основном вымышленная или чисто эстетическая, с минимальной потребностью в проверяемых фактах — исследовательские сильные стороны Gemini Deep Research могут быть излишними.
Ваш стек намеренно не является Google, и вы предпочитаете инструменты, которые живут полностью в других экосистемах.
Вам требуется гарантированный доступ к журналам за платной стеной или проприетарным базам данных; Gemini Deep Research по-прежнему столкнется с ограничениями доступа.

Окончательный вердикт#

Gemini Deep Research — это серьезный исследовательский агент с приоритетом цитирования для создателей, которые ценят точность и структуру так же, как и скорость. Gemini Deep Research, работающий на Gemini 3 Pro и предоставляемый через Interactions API, выделяется итеративным исследованием веб-страниц, интеллектуальной оценкой источников, JSON-структурированными выходными данными и глубокой управляемостью. Для создателей контента это означает лучшие брифы, более четкие сюжетные линии и меньше пожаров проверки фактов в последнюю минуту.

Есть предостережения — ясность цен, блокировка экосистемы и остаточный риск галлюцинаций, — но они управляемы с помощью разумных ограждений: явные схемы, белые списки источников и окончательная проверка человеком. Во все более переполненной области Gemini Deep Research занимает место в качестве исследовательской основы для рабочих процессов создателей, которым нужны защищаемые, готовые к конвейеру результаты.

Оценка: 4,5/5. Если ваш творческий процесс зависит от надежных исследований, Gemini Deep Research легко рекомендовать.

FAQ#

Что такое Gemini Deep Research и чем он отличается от обычного чат-бота?#

Gemini Deep Research — это исследовательский агент, который автономно планирует поиски, просматривает веб-страницы, оценивает источники и создает структурированные отчеты с подтверждающими цитатами. В отличие от стандартного чат-бота, Gemini Deep Research отдает приоритет фактичности и отслеживаемости, выводит JSON-схемы и итеративно заполняет пробелы в знаниях. Для создателей Gemini Deep Research создает готовые к производству брифы, а не случайные ответы.

Подходит ли Gemini Deep Research для создателей контента?#

Да. Gemini Deep Research сияет, когда вам нужны проверяемые факты, структурированные брифы и повторяемые форматы. Создатели видео могут получить списки сцен и источники, дизайнеры могут получить ссылки на тенденции, а писатели могут получить сводки с цитатами. Если ваши результаты выигрывают от доказательств и структуры, Gemini Deep Research — отличный вариант.

Насколько точны цитаты в Gemini Deep Research?#

Цитаты — это основная функция Gemini Deep Research. Он предоставляет детальные источники, чтобы вы могли проверить утверждения. Тем не менее, ссылки могут меняться или быть за платной стеной, и ни один агент не идеален. Лучшая практика — требовать цитаты для количественных утверждений и проверять важные источники перед публикацией. Gemini Deep Research уменьшает, но не устраняет необходимость проверки человеком.

Может ли Gemini Deep Research получить доступ к контенту за платной стеной?#

Gemini Deep Research ограничен теми же правилами доступа, с которыми вы сталкиваетесь вручную. Он не может обойти платные стены. Если ключевой источник находится за подпиской, вам нужно будет предоставить доступ или загрузить источник (когда это разрешено), чтобы Gemini Deep Research мог включить его в анализ.

Поддерживает ли Gemini Deep Research частные наборы данных и конфиденциальность?#

Да. С помощью File Upload и инструмента File Search вы можете попросить Gemini Deep Research проанализировать частные документы вместе с общедоступными веб-данными. Как и в случае с любым облачным ИИ, ознакомьтесь с политикой конфиденциальности вашей организации и практикой обработки данных Google перед загрузкой конфиденциальных материалов. Gemini Deep Research предназначен для работы с частными корпусами, но вы контролируете то, что он видит.

Как использовать Gemini Deep Research, если я не разработчик?#

У вас есть два основных пути. Во-первых, используйте Gemini Deep Research через интеграции, такие как NotebookLM, Google Search или приложение Gemini, по мере их развертывания. Во-вторых, используйте сторонние инструменты, которые встраивают Gemini Deep Research и предоставляют удобные для пользователя элементы управления для загрузки файлов, выбора схем и строгости цитирования. В любом случае вы получаете преимущества Gemini Deep Research, не касаясь API.

Как Gemini Deep Research соотносится с GPT-5.2, Claude и Perplexity?#

Gemini Deep Research отличается оценкой источников, уменьшением галлюцинаций и JSON-управляемыми выходными данными, интегрированными с экосистемой Google. Агенты класса GPT универсальны и обладают надежными экосистемами; Claude отлично справляется с длинным контекстом и безопасностью; Perplexity предлагает быстрые ответы, ориентированные на поиск. Если вам нужны глубокие исследования со структурированными, цитируемыми выходными данными, Gemini Deep Research убедителен. Если вы отдаете приоритет инструментам с открытой экосистемой или творческому стилю письма над цитатами, альтернативы могут подойти лучше.

Какие лучшие практики уменьшают галлюцинации с помощью Gemini Deep Research?#

Требуйте цитаты для всей статистики и названных утверждений
Предоставьте белый и черный списки источников в подсказке
Попросите Gemini Deep Research отмечать разногласия и сообщать об уровнях уверенности
Используйте JSON-схемы для принудительного использования явных полей (утверждение, источник, цитата)
Добавьте окончательный шаг «проверки критических утверждений», где Gemini Deep Research перепроверяет важные факты

Сколько стоит Gemini Deep Research? Есть ли бесплатный уровень?#

Google указывает оптимизированные цены для агентов в рамках Gemini API, обычно на основе использования. Конкретные сведения о ценах и бесплатном уровне Gemini Deep Research могут различаться в зависимости от региона и типа учетной записи. Если вы академический исследователь, вы можете изучить кредиты Gemini API. Для создателей начните с небольших задач, ограниченных схемой, чтобы понять стоимость, прежде чем масштабировать Gemini Deep Research в свой конвейер.