AI搜索革谷歌们的命，深度搜索要革了AI搜索的命？

夸克深度搜索则与众不同，它除了会对结果“深度思考”外，还会对用户搜索需求“深度思考”，并基于思考结果智能规划搜索步骤、动态调整搜索过程。

当我搜索：“我是程序员，精通python，前端工程师。35岁从大厂辞职了，转岗做什么合适？”时，大部分AI应用都是不管三七二十一，搜了再说，再基于海量结果去深度思考，一一分析并总结答案。

（AI应用1、AI应用2的搜索逻辑展示）

还有的AI则会“先入为主”，在没有搜索结果时就进行逻辑推理和结果输出，再针对各种可能性去“穷举式搜索”。

（AI应用3会先针对搜索需求进行深度思考，再进行“穷举搜索”）

虽然思考过程很详细，但我认为考虑得有些过多了，比如这个case中，用户不大可能只想在白云区本地就业，但这款AI产品却会综合这一因素考量再搜索白云区求职的相关信息，这样的步骤其实是多余的。

（AI应用3推理我更可能需要在白云区就业）

不论是“搜了再说”还是“穷举搜索”，都会导致结果抓不住重点。

（AI应用1、AI应用2、AI应用3的搜索结果展示）

夸克深度搜索的做法则截然不同，它会先对用户需求进行深度思考，但思考的结果不是答案本身，而是“我该搜索什么，通过哪些步骤，去哪里搜集信息”，基于此得出了23个链接，基本来自B站、CSDN、知乎专栏等强相关平台。

（夸克深度搜索“先思考再搜索”）

根据定向搜索的23个结果，夸克深度搜索再深度思考，给出转型方向和具体建议。

（夸克深度针对定向搜索的链接再深度思考给出答案）

这不是偶然，我多试了几个case，结构都是类似的情况。

比如当我搜索“两娃家庭，想买一辆智能电车，需要续航长一些，空间大一些，预算20万，请推荐10款最值得买的电车。”时，有的AI搜索干脆不搜索直接给答案，有的AI搜索穷举搜索海量结果再整理，但夸克深度搜索每一次均会先分析我的意图，接着拆分出具体的搜索任务，再获取搜索链接列表并深度思考整理答案，一气呵成。

（从左到右依次为：夸克深度搜索及AI应用1、AI应用2、AI应用3的思考过程及结果展示）

特别值得一提的是，夸克深度搜索的结果在展示产品列表时，还会图文并茂，更利于用户决策。

（夸克深度搜索的结果展示“图文并茂”）

试想一下你去买房，先打电话咨询中介，初步需求是：“预算500万，在广州买一套三居室”。

刚入行的中介二话不说先去搜一堆房源给你再筛选，有些老道的中介甚至会直接说服你去看某个新盘（因为佣金高），但专业的经纪人会先摸清楚你的需求再去找房源：是投资还是自住，是否有孩子教育需求？日常通勤是地铁还是开车？……等等，再给你精准筛选楼盘，带着你看盘踩盘。

盲目穷举、先入为主都不行，准确把脉需求再定向行动，最有效，“专业经纪人思维”就是夸克深度搜索的理念，“搜前深度思考”尽可能锚定高质量信息，再从优质信息中整理出准确答案，这将大幅提升搜索结果的准确性、有效性和可用性，这也是夸克带给AI搜索的全新理念。

夸克深度搜索“搜前思考”大幅提升AI搜索准确率

夸克深度搜索的核心突破，其实是在“如何搜”上。

一个善用搜索引擎的用户，不只是有从海量结果中鉴别甄选的“火眼金睛”，还知道“如何搜”，这涉及到三个维度：

1、去哪里搜。比如35岁程序员想转行，不大可能去58看面向当地的招聘需求，CSDN、知乎、B站、BOSS直聘这样的平台的信息更具参考价值；

2、如何拆分任务？要搜哪些信息，分几步，搜什么？比如35岁程序员想转行，会关注最新的就业环境、技术趋势、市场需求，以及同类的转型案例，这会涉及到N个搜索步骤，一般而言，要将分散在不同平台的优质信息找到需要耗费许多精力；

3、怎么搜？在搜索引擎或者特定平台站内搜索时，在哪里搜？使用什么关键词？是否要使用高级搜索选项（如结果排序、过滤等）？

当一个用户即懂“如何搜”，也有强大的信息甄别、筛选与总结能力时，他就是我们俗称的具有“高搜商”的搜索专家。比如媒体从业者、投行研究员、学术类专家，他们经常需要与搜索引擎打交道，早就练就了高搜商。而一个理想的AI搜索引擎，同样需要像搜索大牛一样具备“高搜商”，现在看来，夸克深度搜索的“搜商”是最高的。

对海量结果进行筛选、整理和归纳，不同AI搜索基于具备深度思考能力的推理模型做得大差不差。但夸克深度搜索会深入理解用户需求，再转化成具体搜索步骤以及Query，再得出更优质的信息链接，并基于此再深度思考给出准确答案。

关键在于“更优质的链接”这一点上。链接多可能会污染信息、误导模型，导致结果模棱两可；直接思考给出答案也有问题，因为大模型的认知是固定的、过时的、抽象的，要给用户真正可用的答案，必须要基于当下的“新鲜内容”去搜索并思考答案，这是联网搜索的意义。

夸克深度搜索在搜前多做了一步，严选信息原材料再给出更准确的结果。而且整个思考与搜索过程精简干脆、清晰可见，可更有效地辅助用户判断。

相较于传统搜索而言，夸克深度搜索可大幅降低用户的时间成本。用户不再需要到处搜索、不断试错、筛选与整理信息，一次搜索就能得到结构化、清晰化答案甚至解决方案，准确、有效、能用。

更重要的是，夸克深度搜索相较于一众AI搜索大幅提高了搜索结果准确率。

搜索有两个关键指标：召回率和准确率，前者体现“查得全不全”，后者衡量“结果准不准”，一些AI搜索“穷举”可提高召回率，但相关度低的链接会导致最终结果的模糊失真。

要知道，当前AI搜索被诟病最多的就是结果常有幻觉，答案不保真、不保准，这让用户要么不敢直接用结果，要么每次都要对结果二次校验。这样的类似L3辅助驾驶的体验，影响了用户使用AI搜索的频率和程度。就像L3辅助驾驶时人必须全程关注、手不离方向盘一样，用户当前也依然倾向于使用传统人工搜索。

要用户对AI搜索高频使用甚至高度依赖，AI搜索必须解决“准确率”的问题。夸克搜索“先思考再搜索”，确保“在对的地方、以对的方式、找对的信息”，减少相关度低的内容，大幅提高结果准确率，让AI搜索可用性、准确度、信赖度大幅提升，可以说是一种做减法的思维，结果也将“少即是多”。

夸克深度搜索描绘了AI搜索引擎的高级形态

搜索引擎面世以来，就将“给用户最准确的答案”作为进化的终极目标。

然而，传统搜索只能给用户“相关结果”，而不是“准确结果”。其基于“爬虫+索引”的架构，用排序算法将一堆相关内容以排列或聚合的方式呈现给用户，挑选的责任交给用户。如果翻遍结果页都找不到想要的答案，用户再换query或者换搜索引擎继续。

大模型技术催生了AI搜索应用，在产品形态上均是“给用户唯一答案”，而不是“一堆结果列国”。这时候，搜索的价值不再是信息检索聚合、加速信息流通，而是在真正意义上成为“专家助理”。

传统搜索体验的比拼在于前三条、第一页或者前几页结果的相对有效性；AI搜索体验的比拼则是个性化问题的精准回答。夸克深度搜索的出现，让AI搜索答案的准确性和可用性进一步提升。当前，如同L4自动驾驶一样，夸克深度搜索偶尔还需要用户“接管”即校验答案，但绝大多数场景下，用户已可直接使用答案。

夸克深度搜索展现了AI搜索的理想形态：成为搜索Agent，给用户提供即搜即答的最佳准确答案。不过，当前夸克深度搜索才迈出第一步，展望未来，基于同样的理念与模式，深度搜索还有许多想象空间：

1、Pro版深度搜索。传统搜索引擎上延伸出了新闻、学术、医疗、知识等垂直频道，同样，用户对深度搜索也有垂直化的、专业化的需求。

夸克深度搜索也将推出Pro版，内测信息显示，夸克深度搜索Pro版结合健康、学术等领域的权威专业数据，采取“资料收集→数据研究→分析归纳→观点提炼→报告输出”的作业模式，可以5分钟生成人类专家要3天完成的专业课题报告。

（夸克深度搜索Pro智能生成外卖行业专业研究报告）

未来，夸克深度搜索Pro或许还可引入第三方Agent，融合AIGC，以及Agent+人工模式，给用户提供专家级的搜索服务。

2、多模态。夸克深度搜索与AI眼镜、AI耳机等结合，可以在“理解用户搜索需求与意图”上做得更多、做得更好。比如基于多模态AI，深度搜索可在理解用户发出的语言指令外，感知环境、理解情绪等，更准确地去规划搜索任务、对结果的深度思考以及任务决策执行。

3、成为一站式满足需求的Agent。Agent就是能力跟人类看齐的智能助理（秘书/管家）。长期来看，深度搜索演进到后面不只是能给出信息、内容、资料、报告等“结果”，而是可以提供一站式服务，直接满足用户的需求。比如基于MCP协议与外部Agent协同，实现一站式订票、外卖、挂号等等。当我问如何避免精神内耗，它可以给我预约心理医生；当我让它规划旅行，它在给我安排行程时还能直接抢票订票。

25年，DeepSeek爆发让AI进入到工业化的新阶段，其推动了更多模型面世、开源甚至免费，直接降低了AI规模化应用的门槛，AI搜索成了最大的受益产业之一：一方面，每一个Token的成本大幅降低，这给AI搜索大规模商用奠定了商业化基础；另一方面，AI搜索加速进化，许多头部应用都在接入AI，AI搜索加速涌现，且出现了夸克深度搜索这样的新型产品，让AI搜索逐渐从“用过、可用”，变为“好用、爱用、人人用”。从百家争鸣的态势来看，像夸克这样的AI搜索很可能会成为第一个国民级的AI应用。