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Was ist Perplexity Deep Research und wie nutzen Sie es?

Brauchen Sie noch heute einen Experten für ein heißes Thema? Perplexity verspricht, dass Perplexity Deep Research die Informationen liefern kann, die Sie benötigen. Tut es das? Finden wir es heraus.

Perplexity, das Unternehmen für künstliche Intelligenz (KI), ist nicht nur besser als Google für die Suche, sondern will mit seiner neuen Deep Research-Funktion auch ein Experte für jedes Thema sein.

Dieses hochmoderne Tool, das von Perplexity AI im Februar 2025 auf den Markt gebracht wurde, kombiniert autonomes Denken mit schneller Verarbeitung, um umfassende Berichte zu speziellen Themen zu liefern.

Laut Perplexity "Wenn Sie eine Deep Research-Frage stellen, führt Perplexity Dutzende von Suchanfragen durch, liest Hunderte von Quellen und begründet das Material, um eigenständig einen umfassenden Bericht zu liefern."

Funktionsweise von Perplexity

Das Unternehmen behauptet im Kern, dass Perplexity Deep Research ein proprietäres Framework namens Test Time Compute (TTC) Extension verwendet, das die systematische Erforschung komplexer Themen ermöglicht.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchmaschinen, die statische Ergebnisse abrufen, ahmt die TTC-Architektur menschliche kognitive Prozesse nach, indem sie ihr Verständnis durch Analysezyklen iterativ verfeinert. Das System beginnt mit der Zerlegung der Abfrage in Unterkomponenten, führt dann autonom Dutzende von Websuchen durch, wertet Hunderte von Quellen aus und synthetisiert die Ergebnisse durch probabilistische Denkmodelle.

Dieser mehrschichtige Ansatz ermöglicht es der KI, widersprüchliche Informationen in Einklang zu bringen, aufkommende Muster zu identifizieren und maßgebliche Quellen zu priorisieren - eine Fähigkeit, die durch ihre Punktzahl von 21,1 % beim strengen KI-Benchmark "Humanity's Last Exam" bewiesen wird. Das mag mies klingen, aber im Vergleich dazu erzielte GPT-4o 3,1 % und DeepSeek-R1 8,5 %.

Perplexity beschreibt diese Argumentation als "Verfeinerung des Forschungsplans, wenn es mehr über die Themenbereiche lernt. Das ist vergleichbar mit der Art und Weise, wie ein Mensch ein neues Thema erforscht und sein Verständnis während des gesamten Prozesses verfeinert."

Ken Huang, CEO of DistributedApps.ai und VP of Research bei CSA GCR, beschreibt TTC als ein "Modell, das Eingabedaten nimmt und ihre gelernten Parameter anwendet, um eine Ausgabe zu erzeugen. Bei neuronalen Netzen bedeutet dies eine Vorwärtsausbreitung durch die Netzwerkschichten unter Verwendung von Matrixmultiplikationen und Aktivierungsfunktionen."

Ich weiß nicht, wie es Ihnen geht, aber das klingt nicht sehr nach der Art und Weise, wie ich die Antwort auf eine Frage begründe.

Perplexity Deep Research verwendet jedoch parallelisierte Datenerfassung und hierarchische Zusammenfassungstechniken, um Berichte auf Expertenebene in zwei bis vier Minuten zu liefern. Ein menschlicher Forscher kann Stunden mit der gleichen Anfrage verbringen.

Erste Tests deuten darauf hin, dass das neueste KI-Tool von Perplexity schneller ist als Googles Deep Research for Gemini und OpenAIs Deep Research. Ich frage mich, warum bei all dem Gerede darüber, wie revolutionär KI für die Wirtschaft ist, alle drei Unternehmen ihre seriöse Forschungsfunktionalität als "Deep Research" bezeichnen. Wahre Kreativität scheint nicht die Stärke einer KI zu sein.

Verwirrung in die Tat umsetzen

Perplexity ist also sehr schnell, aber kann es die Ware liefern?

Die Antwort ist "irgendwie". Ein TechRadar-Review deutete darauf hin, dass Perplexity ziemlich stark halluziniert. In meinen Tests habe ich das Programm gebeten, sich eingehend mit drei Themen zu befassen, in denen ich Experte bin und in denen es nur wenige andere sind. Diese Themen im Ganzen: die Geschichte und der Einfluss des Commercial Internet Exchange (CIX); die Rolle von Sir Édouard Percy Cranwill Girouard im Protektorat Ostafrika; und die Geschichte der x86-Unix-Desktop-Distributionen.

Perplexity lieferte ein brauchbares Abstract zu allen drei Themen, aber in keiner Weise einen Bericht auf Expertenniveau. Für diese Tiefe müssen Sie mich einstellen. Nach wie vor bevorzuge ich die Ausgabe von Perplexity gegenüber anderen KI-Chatbots, da die Inline-Zitate es einfach machen, die Antworten zu überprüfen.

Darüber hinaus hat Perplexity zwar keine größeren Fehler gemacht, aber genug kleinere, so dass es für mich keine Frage ist, dass man nicht einfach einen Perplexity-Bericht abgeben und erwarten kann, dass er die Prüfung besteht. Nein, Sie müssen die Antworten noch überprüfen. Willkommen auf dem Stand der KI im Jahr 2025.

Natürlich ist es unwahrscheinlich, dass Sie Antworten auf eine dieser Fragen benötigen. Perplexity behauptet, es sei gut für Finanzen, Marketing und Produktforschung, also stellte ich ihm eine Frage, die mir sehr am Herzen lag: "Sagen Sie mir, wie man einen kommerziell erfolgreichen Linux-Desktop erstellt."

Die Antworten, die mir die KI gab, hörten sich gut an, aber allzu oft, wenn es um die feinen Details ging, lagen sie falsch.

Zum Beispiel sagte die KI, dass Unternehmen und Benutzer langfristige Stabilität von ihren Desktop-Betriebssystemen erwarten. Das stimmt. Schließlich gibt es einen Grund, warum laut Statcounter 69 % der Desktop-Computer weltweit immer noch mit Windows 10 laufen.

Im selben Absatz, in dem diese Binsenweisheit erwähnt wird, heißt es in dem Bericht jedoch, dass Ubuntu Linux nur einen sechsmonatigen Lebenszyklus hat. Ah, falsch. Sie können jetzt Ubuntu Linux mit Support für bis zu einem Dutzend Jahre ausführen. Ich denke, das ist genug Langzeitstabilität für jeden.

Kurz gesagt, Sie brauchen immer noch echte Experten, um die Hausaufgaben von Perplexity auch für die Zielthemen zu überprüfen.

Dennoch unterbricht Perplexity Deep Research den Premium-Preistrend bei fortschrittlichen KI-Forschungstools, indem es kostenlosen Zugang zu Deep Research bietet, wenn auch mit täglichen Abfragelimits.

Nicht-Abonnenten erhalten täglich fünf kostenlose Abfragen - ausreichend für gelegentliche Recherchen -, während Pro-Abonnenten für 20 US-Dollar pro Monat 500 tägliche Abfragen erhalten. Dieser Preis ist viel günstiger als die Deep Research von OpenAI, die für ChatGPT Pro-Abonnenten für 200 US-Dollar pro Monat verfügbar ist. Auf der anderen Seite bietet Google Gemini Advanced, das mit seiner Deep Research ausgestattet ist, zahlreiche andere Funktionen und kostet 20 US-Dollar pro Monat.

Wie man Perplexity Deep Research verwendet

Jeder kann Perplexity Deep Research ausprobieren. Das Tool erfordert nur minimale technische Kenntnisse:

  1. Navigieren Sie zu perplexity.ai

  2. Wählen Sie "Deep Research" aus dem Dropdown-Menü für den Modus neben der Suchleiste

  3. Eingabe von Forschungsfragen in natürlicher Sprache (z. B. "Vergleichende Analyse von mRNA-Impfstoffplattformen")

  4. Warten auf Berichterstellung (in der Regel 2-4 Minuten)

  5. Exportieren Sie die Ergebnisse über:

    • PDF

    • Abschlag

    • Perplexity Page (nützlich, wenn Sie mit anderen zusammenarbeiten möchten)

    Fortgeschrittene Benutzer können die Ausgabequalität durch die folgenden Optionen verbessern:

    • Query Phrasing: Formulieren Sie Fragen mit expliziten Scope-Parametern ("Beschränken Sie die Analyse auf klinische Studien 2022-2024")

    • Quellengewichtung: Priorisierung von Domänen über Hinweise ("Fokus auf NIH-finanzierte Studien")

    • Formatanweisungen: Spezifizieren Sie den strukturellen Bedarf ("Abschnitt "Methodik mit Kriterien für die Stichprobengröße" einbeziehen)

Pro-Abonnenten erhalten zusätzliche Funktionen, wie z. B. die Erstellung benutzerdefinierter Vorlagen und den Zugriff auf die Anwendungsprogrammierschnittstelle für die Batch-Verarbeitung.

Native Android- und iOS-Apps sollen im zweiten Quartal 2025 eingeführt werden, aber vorerst müssen Sie die Weboberfläche verwenden.

Ist Perplexity Deep Research also einen Versuch wert? Überzeugen Sie sich selbst und überzeugen Sie sich. Sie können mit der KI kostenlos genug tun, um eine gute Vorstellung davon zu bekommen, ob sie hilfreich ist.

Ratlosigkeit ist für mich immer noch das nützlichste Werkzeug, wenn ich es als Ersatz für Google verwende, weshalb ich für ein Abonnement bezahle. Wenn es mit Vorsicht verwendet wird, denke ich, dass viele Menschen es als Ausgangspunkt für ernsthafte Forschungsprojekte nützlich finden werden.