Google Deep Research 背後的模型分析：為什麼 Gemini 的大上下文視窗這麼關鍵？
Google Deep Research 結合 Gemini 模型，透過超大上下文視窗，能同時處理上百頁文件，比對多份資料並保持脈絡一致，讓研究與分析更高效。
什麼是 Deep Research？
Deep Research 是 Google 推出的新一代 AI 工具，它的定位不是取代搜尋引擎，而是成為一個專門處理複雜研究任務的智慧助手。它背後由 Gemini 模型提供支援，這讓它的功能遠超過一般人對搜尋或聊天機器人的想像。
傳統搜尋引擎 (如 Google Search) 大多是比對關鍵字。你輸入一個問題，它就把相關的網頁列出來，接下來要靠你自己一個個點進去、閱讀、比較、消化。這樣的方法雖然可行，但對於需要深入探討的主題，例如「不同國家對 AI 法規的態度差異」或「某個科學議題的最新研究趨勢」，往往效率不高。
Deep Research 的差異在於它會幫你完成這些繁瑣的步驟：拆解問題、搜尋資訊、整合比較、輸出結論。所以 Deep Research 更像是一個研究助理，它不僅能幫你找到資料，還能進一步整理與整合，讓你更快掌握問題的全貌。這也是為什麼 Google 在介紹這項工具時，特別強調它不是單純的AI 聊天或搜尋強化版，而是一種專為需要多角度、深層次分析的任務設計的 AI 工作流程。
Deep Research 的核心：Gemini 模型與上下文視窗
要讓 Deep Research 能做到這些事，背後的關鍵就在於 Gemini 模型。它就像 Deep Research 的核心大腦，決定了它能理解多少資訊、能分析到多深的程度。
Gemini 是 Google DeepMind 開發的大型 AI 模型，它支撐著 Deep Research 的運作。它的特色之一，就是能處理超大的上下文視窗 (Context Window)，讓 Deep Research 可以一次吸收、理解並整合龐大的資訊量。這就像是 AI 的短期記憶容量，它一次可以「看到」多少文字、文件或來源，從而決定能處理多大範圍的資訊。Gemini 的也有不同版本 (如 Gemini Pro、Flash、2.5 Pro 等) 在性能、可用性與上下文視窗的大小上也有所差別。想了解不同版本不區別嗎？歡迎閱讀這篇 Gemini 2.5 系列模型更新！
上下文視窗 (Context Window) 是什麼意思？
簡單來說，上下文視窗是模型一次可以讀入、記住並運用的資訊量。如果上下文視窗太小，模型就可能漏掉前面或後面提到的重要內容。就像你寫筆記，如果筆記本太小，你只能記部分內容；而大筆記本就可以把整個教科書記錄下來。
在 Gemini 的官方文件中，Google 有提到 1,000,000 tokens 是目前 Gemini Pro／Gemini 2.5 Pro 的標準大上下文視窗大小。
因為上下文視窗是以 token 為單位來衡量，而不是用字數或頁數，所以我們先簡單解釋一下什麼是 token。一般來說，一個 token 大約等於三到四個英文字母，有時是一個完整的單字，有時只是單字的一部分。換句話說，大約一百個 token 相當於六十到八十個英文單字。不同語言或不同格式 (例如中文和英文之間)，token 的對應會稍有差異，但可以簡單理解為：一百萬個 token 能涵蓋極大量的文字內容，相當於多本書或許多份文件。
Gemini 較大的上下文視窗為 Deep Research 帶來的優勢
有了這麼大的上下文視窗，Deep Research 能做到什麼是比較難或不可能的？
| 優勢 | 說明 |
|---|---|
| 上百頁文件一起處理 | 能同時讀入並理解大篇幅的 PDF、研究報告等文件，而不會因為文件太長而忘記前面的內容 |
| 多份資料比對與總結 | 能在研究主題涉及多份論文或報告時，同時吸收這些資料，並在觀點衝突的情況下整理出更平衡的分析 |
| 保持前後脈絡一致性 | 能保持討論與分析的連貫性，不會因為前面的內容距離太遠就遺漏重要線索 |
| 處理多模態資料 | 能處理的不只是純文字，還包括表格、圖片與文件附件，確保所有資料都能納入整體分析，而不需要分批處理 |
Deep Research + Gemini 的局限與挑戰
Deep Research 的上下文視窗雖然帶來許多優勢，但在實際應用中也有一些挑戰，例如：
- 理解與記憶並非無限：即使可以參考很多資料，模型也有可能在某些細節上出錯或遺忘，尤其是若資料非常複雜或格式混亂。
- 速度與資源：處理一百萬 token 意味著需要更多計算資源與時間。對用戶而言，如果上傳很大文件或要求很詳盡的分析，等待時間可能會比較長。
- 資訊準確性 (hallucination)：即使資料量大，也不保證所有訊息都是準確的或沒有偏誤。用戶仍需對來源有判斷力。這也是所有大型語言模型的挑戰。
總結
Google 的 Deep Research 展示了大型模型在研究與分析任務上新的可能性。透過 Gemini 的大上下文視窗，AI 不僅能處理龐大的資訊量，還能在整體脈絡下理解與整合，讓跨領域、跨文件的研究更有效率。同時，我們也必須意識到這樣的技術並非萬能，仍需仰賴高品質的資料與人類的批判思維來避免偏誤。隨著模型持續進化與上下文視窗的擴展，Deep Research 有望成為專業研究、決策輔助，甚至跨產業創新的重要工具。
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