人工智能语言模型 Grok 3 于 2025 年 2 月推出，其核心功能“DeepSearch”和“Think”为用户提供了全新的信息处理与问题解决方式。这两项功能不仅在技术上各具特色，在实际应用中也面向不同的需求场景，成为用户和行业分析师关注的焦点。
功能概览：DeepSearch 与 Think 是什么？
Grok 3 作为 xAI 推出的第三代语言模型，在竞争激烈的人工智能领域脱颖而出。DeepSearch 和 Think 作为其标志性功能，分别承担外部信息实时检索与内部知识深度推理的角色。
DeepSearch：实时信息搜索工具
DeepSearch 允许系统实时从互联网和 X 平台获取最新数据，并将这些信息整合成简洁的摘要响应。该功能特别适合需要即时信息的查询场景，如追踪科技突破进展或了解公众对事件的反应。与依赖静态知识库的传统方式不同，DeepSearch 直接从外部来源获取内容，被定位为快速响应工具。不过，xAI 尚未公开其数据过滤方法的具体细节。
Think：内部知识推理引擎
Think 功能则完全依赖于 Grok 3 已有的知识体系，通过内部推理处理问题。它专为求解方程式、分析抽象概念等任务而设计，能够展示其逻辑推理过程——尽管并非所有步骤都会显示，xAI 解释这一做法是由于技术保密考虑。与 DeepSearch 不同，Think 不会获取新数据，而是专注于处理模型已掌握的信息。
核心差异：工作机制与应用范围
两项功能在作用范围和工作机制上存在明显区别，理解这些差异有助于用户更好地选择适合的工具。
数据处理方式
DeepSearch 作为实时研究工具，能够访问在线内容和 X 帖子，回应当前事件相关的查询。例如，询问当日加密货币波动情况时，它会收集并总结来自相关来源的最新信息。虽然响应会附带引用来源，但一些用户反馈指出，偶尔会出现引用过时或偏离主题链接的情况，这表明其在精确性方面仍有提升空间。
Think 则完全依赖内部知识库，处理自包含的问题，如优化软件功能。它通过逐步推理过程解决问题，注重正确性而非响应速度，处理时间从几秒到超过一分钟不等，取决于任务复杂程度。由于其只展示主要推理步骤而非全部细节，一些用户质疑这种部分披露是否降低了其教育价值。
性能表现特点
DeepSearch 的响应速度通常较快，常在 10 秒内完成，但其准确性很大程度上取决于源质量，这也是早期反馈中指出的薄弱环节。Think 虽然处理速度较慢，但更注重验证过程，不过其纯内部处理方式使其无法感知最近的变化。
使用指南：功能选择与适用场景
Grok 3 将两项功能集成到其界面中，用户可通过 Grok 应用和 X 平台访问。在查询栏旁边可以看到“DeepSearch”和“Think”的可点击选项。X Premium+ 订阅用户在 2025 年 2 月 18 日率先获得访问权限，目前所有 X 用户都可免费试用，预计试用期将在 3 月初结束。虽然没有官方确认的使用限制，但某些限制仍然适用。
如何选择合适的功能
选择使用哪项功能取决于查询性质：
- DeepSearch 适用场景：时间敏感或上下文丰富的任务，如记者追踪突发AI政策辩论，研究人员探查X平台上对新设备的情绪反应
- Think 适用场景：不需要外部输入的情况，如学生解决微积分问题或程序员优化算法
有些用户报告称，对于模糊查询如“当前AI热潮的驱动因素是什么”，他们会测试两种功能：DeepSearch 提供当前观点，Think 则提供理论角度。
默认模式的特点
如果不选择任何模式，Grok 3 将默认进入基本对话模式，依赖其预训练知识而不搜索网络或进行逐步推理，也无法独立决定获取实时数据。值得注意的是，即使用户没有选择“DeepSearch”，响应中仍可能包含类似实时搜索结果的细节，如最近X趋势或特定日期信息。这源于Grok 3持续更新的知识库，使其默认模式能够模仿DeepSearch的某些方面，而无需主动查询实时源。
技术背景：能力与待解问题
从人工智能发展角度看，DeepSearch 和 Think 代表了不同的技术路径。DeepSearch 与那些提取实时数据的系统相一致，但其X平台集成使其独具特色。它对未经过滤的网络和社交媒体输入的依赖引发了关于错误信息的担忧，这是xAI尚未公开解决的挑战。
Think 则反映了推理聚焦模型的进步，强调逻辑一致性而非广度——这种权衡限制了其范围，但加深了分析深度。
发展方向与局限性
分析师将这两项功能视为迈向自主AI代理的步骤，能够独立执行任务。DeepSearch 的数据收集类似于研究助手，而 Think 的逐步逻辑则表明自主问题解决能力。然而差距依然存在：DeepSearch 的不透明过滤和 Think 的隐藏推理步骤加剧了对其透明度的怀疑，这也是对xAI方法的反复批评。
值得注意的是，用户不能同时选择两项功能，因为它们的不同目的——实时检索与内部分析——仍然分离，没有提供混合模式将实时数据融入 Think 的推理过程。
实际应用建议
决定使用 DeepSearch 还是 Think 取决于手头任务，因为它们的优势满足不同需求。
DeepSearch 最佳使用场景
DeepSearch 适用于需要最新信息的情况，如监控突发新闻或评估X平台上的实时公众反应——尽管偶尔存在来源问题，但对需要快速更新的记者或跟踪市场变化的分析师来说非常理想。
Think 最佳使用场景
Think 更适合独立问题，如完成数学证明或调试代码，其较慢的、注重验证的过程为不关心外部更新的学生或开发人员提供了清晰度。
对于同时需要两种功能的查询——如用深度推理分析当前事件——用户必须选择其一或在两者间切换，因为Grok 3不提供组合模式，需要个人判断来权衡速度与深度。
禁用两项功能，恢复到Grok 3的默认模式，适合对常见主题的一般理解；例如询问“什么是人工智能？”会从其更新知识库中得到简洁概述，而没有实时数据或详细推理的复杂性，适合速度性和简单性重于专业深度的随意查询。
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常见问题
DeepSearch 和 Think 的主要区别是什么？
DeepSearch 专注于从互联网和X平台实时获取信息，适合需要最新数据的查询。Think 则依赖于模型内部知识进行深度推理，适合数学计算和逻辑分析等任务。两者的根本区别在于数据来源和处理方式。
普通用户能否使用这些功能？
目前所有X用户都可以通过免费试用体验这些功能，但长期使用可能需要X Premium+订阅。具体收费政策可能会在试用期结束后明确。
这两项功能的准确性如何？
根据早期用户反馈，DeepSearch 在速度方面表现优异，但准确性取决于来源质量。Think 在逻辑推理方面获得好评，但在时间敏感查询上可能表现不足。建议用户对重要信息进行交叉验证。
能否同时使用 DeepSearch 和 Think？
目前不能同时使用两项功能，也没有混合模式。用户需要根据查询需求选择适合的功能，或者分别使用两者来获得不同角度的结果。
默认模式与这两项功能有何不同？
默认模式依赖于Grok 3的预训练知识库，不进行实时网络搜索或详细推理。虽然知识库会定期更新，但不如DeepSearch实时，也不提供Think的详细推理过程。
这些功能有哪些潜在限制？
DeepSearch 可能受到网络信息质量的影响，存在错误信息风险。Think 则受限于模型的知识截止日期，无法获取最新信息。两项功能都面临透明度方面的质疑，因为其内部工作机制未完全公开。
人工智能技术正在快速发展，Grok 3 的 DeepSearch 和 Think 功能展示了专业AI工具的发展方向。随着技术的不断完善，这些功能有望为用户提供更加精准和高效的信息处理体验。