ИИтак

← Назад

Модель · Google

Deep Research Preview

Предварительная версия исследовательского агента Google: сам ищет в сети и пишет отчёт со ссылками, быстрее и дешевле версии Max

вышла 21 апреля

Характеристики

Вышла
21 апреля
КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
131 тыс. токенов
Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
до 65 тыс. токенов
Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
$2 за миллион токенов
Вход из кэшаЦена входа для повторяющегося начала запроса, которое лаборатория уже сохранила у себя. В длинной переписке и у агентов это большая часть входа — и в разы дешевле
$0,20 за миллион токенов
Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
$12 за миллион токенов
Понимает
текст, изображения, видео, аудио, PDF
Отвечает
текст, изображения
РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
да
Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
да
ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
закрытые
Знания до
январь 2025
Идентификатор в API
deep-research-preview-04-2026

Что это за модель

Deep Research Preview — это не обычная модель для чата, а агент. Так называют систему, которая сама выполняет задачу в несколько шагов. Получив вопрос, она составляет план, ищет в интернете и в загруженных файлах, читает найденное и пишет подробный отчёт со ссылками на источники. Google заявляет, что агент построен на Gemini 3.1 Pro. Работает он только через Interactions API и в фоне: задача занимает несколько минут, самое большее час. Программа получает номер задачи и потом забирает готовый результат.

Эта версия вышла в апреле 2026 года вместе со старшим вариантом Deep Research Max и заменила декабрьскую предварительную версию агента. По словам Google, она отвечает заметно быстрее и обходится дешевле при более высоком качестве. Max, наоборот, тратит больше времени и вычислительных мощностей и просматривает больше источников. Google рекомендует обычный Deep Research для приложений, где пользователь ждёт ответа на экране и видит, как идёт работа. Max компания советует для фоновых задач, например для ночной подготовки подробных отчётов о компаниях перед сделкой. По оценке в документации, одна задача обычного агента стоит примерно $1–3, у Max — $3–7.

Вместе с новой версией агент научился ещё нескольким вещам. Пользователь может заранее посмотреть и поправить план исследования. Агент рисует графики и инфографику прямо в отчёте и учитывает PDF, таблицы, картинки, аудио и видео. Кроме поиска Google, он умеет открывать ссылки, запускать код, искать по файлам и подключаться к внешним источникам данных через протокол MCP. Поиск в открытом интернете можно отключить, и тогда агент работает только с данными компании. Для финансовых данных Google сотрудничает с FactSet, S&P Global и PitchBook.

Ограничения описаны в документации. Агенту нельзя передать собственные функции для вызова, их заменяют серверы MCP. Ответ в заданной структуре, например в формате JSON, он не выдаёт. Модель доступна только в платных тарифах Gemini API и пока остаётся предварительной версией.

Источники: Анонс Deep Research и Deep Research Max в блоге Google, Документация агента Deep Research в Gemini API

Другие модели семейства

Данные: models.dev (MIT).