近年来，人工智能尤其是大型语言模型（LLM）的快速发展极大地改变了技术研究的面貌。研究人员在面对海量信息时，借助LLM的辅助能够迅速获取关键信息，节省大量时间和精力。然而，对于不同的LLM模型，其性能表现、使用场景及成本均存在显著差异。为了探究三款主流模型——o4-mini-high、o3和Deep Research，在技术研究中的具体表现，我们以“Vercel如何使用Speakeasy进行API测试？”这一技术性问题作为测试入口，试图揭示每款模型的优势与不足。首先，从响应速度来看，o4-mini-high以其近乎即时的反馈速度成为快速查询的绝佳选择。这款模型适合需要快速确认事实或进行初步验真时使用，特别是在团队协作沟通如Slack群聊中，能够提供及时且准确的答案，减少等待时间带来的工作中断。
相比之下，o3作为一个具备较强推理能力和工具访问的中间型模型，支持更深入的背景调查和架构文档撰写。它结合了较合理的响应速度和较高的内容丰富性，特别适合需要细致分析和多方面比较但又不追求极致详尽度的研究任务。Deep Research则定位于更为严谨和全面的技术报告或白皮书级别的深入研究，虽然响应速度较慢，且存在一定的延迟，但凭借其极为详尽的内容产出和超过30条脚注的高质量引用，成为对学术严谨性要求极高的研究人员的首选。在内容深度上，o4-mini-high主要提供基础事实，适合验真或快速确认。而o3则在事实基础上增加了合理的分析和背景知识，使得答案更加立体，满足一般技术文档编写及决策参考的需求。Deep Research凭借其大篇幅输出，能够实现综合性分析，涵盖众多细节和不同视角，几乎能够替代传统的人工深度调研报告。
而对于引用和资料来源的处理，三者同样存在明显差异。o4-mini-high输出中通常只包含简单内联链接，方便快速访问但层次不深。o3在内联链接数量和质量上更为丰富，增加了信息的可信度和可追溯性。Deep Research则引入了超过30条脚注及广泛的参考资料，形成类似学术论文的引用体系，极大地保障了信息的权威性和深度。在使用成本方面，三款模型的花费由低到高分别是o4-mini-high、o3到Deep Research。对于预算有限且需求以速度为主的用户，o4-mini-high显然是更经济的选择；而需要兼顾速度和深度的用户，则适合中档价格的o3；若追求极致深入和引用详实，愿意承担较高成本，则Deep Research无疑是最佳方案。
此外，在实际应用场景中，选择合适的模型能够极大提升研究效率与成果质量。对于需要快速确认事实真伪、进行初步文献筛选的场合，o4-mini-high能够显著节省时间。o3则适合用于博客内容准备、技术决策或产品架构评估，平衡了快速响应与信息深度。Deep Research则更适用于编写深度报告、白皮书及正式研究文稿，需要详尽以及多角度分析的情形。此外，值得关注的是，o3作为支持工具调用的“迷你智能体”模型，其能够实时访问网络资源和执行代码，使得研究过程不仅仅局限于模型内部知识的静态输出，而是结合动态外部数据，实现更准确与实用的结果。这一点是传统“纯语言模型”所无法比拟的。
本文实践也印证了知名技术评论者Simon Willison的观点，即现代LLM在日常研究任务中的检索功能已接近“解决”了传统网络搜索的瓶颈，但仍需谨慎核实信息以防误导。我们建议研究人员，无论使用哪款模型，都应对重要信息进行二次确认，至少通过两处可靠来源或另一种AI工具校验，确保决策质量。同时，开发者和技术人员可根据实际需求灵活切换三个模型。例如，在移动设备或时间紧迫的情况下使用o4-mini-high实现快速响应；对需要全面理解和分析的复杂技术问题则优先选择o3；而对于撰写具备高度权威性和完整引用的技术文档，Deep Research依然是无可替代的利器。除了性能和成本考量，还应重视模型在细分技术领域中的适用性。随着技术不断演进，用户需求日益复杂，对模型提出了更高的准确度、实时性和多样性的挑战。
未来，结合多模态输入、多来源融合以及更加人性化交互的LLM或将成为主流，推动技术研究迈向更加智能和高效的新纪元。综上所述，o4-mini-high、o3与Deep Research三款大型语言模型各有千秋，适配不同的技术研究需求。合理选择、科学使用，将有助于用户充分发挥各自潜力，实现信息获取的最大化价值。在数字化转型和信息爆炸的当下，善用LLM进行辅助研究，正成为提升研发效率与竞争力的关键所在。
