AI 搜索引擎对比：Perplexity / SearchGPT / 秘塔（2026 年版）
AI 导读
AI 搜索引擎对比：Perplexity / SearchGPT / 秘塔（2026 年版） 1. 引言 传统搜索引擎（Google、Bing、百度）的核心产出是"链接列表"，用户需要自行点击、阅读、比较、综合。AI 搜索引擎的范式转变在于：直接给出答案，并附上可溯源的引用。 2025-2026 年，AI...
AI 搜索引擎对比：Perplexity / SearchGPT / 秘塔（2026 年版）
1. 引言
传统搜索引擎（Google、Bing、百度）的核心产出是"链接列表"，用户需要自行点击、阅读、比较、综合。AI 搜索引擎的范式转变在于：直接给出答案，并附上可溯源的引用。
2025-2026 年，AI 搜索赛道涌现了三个代表性产品：Perplexity（硅谷独角兽）、SearchGPT（OpenAI 出品）、秘塔 AI 搜索（Metaso，国内领先）。它们在架构设计、产品体验、商业模式上各有取舍。本文将从技术原理到用户体验进行系统对比。
2. 产品定位与发展历程
2.1 Perplexity
- 成立：2022年，由前 Google AI 研究员 Aravind Srinivas 创立
- 定位：Answer Engine（答案引擎），强调"搜索即答案"
- 里程碑：2024年估值超过 $9B；2025年推出 Sonar API；2026年月活超过 1 亿
- 核心理念：每个回答都必须有来源引用，透明可验证
2.2 SearchGPT
- 发布：2024年中作为 ChatGPT 的搜索功能整合
- 定位：ChatGPT 的搜索增强层，让对话具备实时信息获取能力
- 里程碑：2025年成为 ChatGPT Plus/Pro 的默认搜索后端
- 核心理念：搜索是对话的自然延伸，而非独立产品
2.3 秘塔 AI 搜索（Metaso）
- 发布：2024年初
- 定位：中文世界最好用的 AI 搜索引擎
- 里程碑：2025年日均搜索量突破千万；推出学术搜索、深度研究模式
- 核心理念：针对中文信息生态优化，结构化呈现
3. 技术架构对比
3.1 搜索-增强-生成（Search-Augmented Generation）流程
三者的核心架构都遵循类似的 SAG 流程，但在每个环节的实现有显著差异。
用户查询
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v
[1] 查询理解与改写
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v
[2] 多源检索（Web + 知识库 + 学术 + ...）
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v
[3] 结果排序与筛选
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v
[4] LLM 综合生成 + 引用标注
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v
[5] 后处理（事实核查 / 格式化 / 多媒体）
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v
输出：带引用的结构化答案
3.2 各环节差异
| 环节 | Perplexity | SearchGPT | 秘塔 |
|---|---|---|---|
| 查询改写 | 多轮对话上下文感知 | GPT-4 级理解 | 中文语义优化 |
| 检索源 | Bing API + 自建爬虫 | Bing API + 合作媒体 | 自建爬虫 + 百度/搜狗 |
| 索引规模 | 数十亿网页 | 依托 Bing 索引 | 重点覆盖中文网页 |
| 排序模型 | 自研 reranker | OpenAI 内部模型 | 自研中文 reranker |
| 生成模型 | Claude 3.5 / GPT-4o / Sonar（自研） | GPT-4o / o1 | 自研模型 + Claude |
| 引用粒度 | 段落级 + 句子级 | 段落级 | 句子级（精细） |
| 流式输出 | 支持 | 支持 | 支持 |
3.3 Perplexity 的 Sonar 模型
Perplexity 在 2025 年推出了自研的 Sonar 系列模型，专为搜索场景优化：
- Sonar Small：基于 Llama 微调，低延迟，适合简单查询
- Sonar Large：基于 70B+ 参数模型，适合复杂推理
- Sonar Pro：多步搜索 + 推理，自动拆解复杂问题
Sonar 的核心优势在于在线搜索能力内置于模型推理过程中，而非作为外挂工具调用。这减少了检索与生成之间的信息损失。
3.4 秘塔的中文优化
秘塔针对中文信息生态做了大量适配：
- 分词优化：针对中文长查询的分词和意图识别
- 去重与去噪：中文互联网存在大量洗稿和 SEO 垃圾内容，秘塔在检索阶段做了专门的内容质量过滤
- 学术源整合：接入知网、万方、谷歌学术的中文论文索引
- 时效性处理：对新闻类查询优先返回最新信息
4. 产品体验对比
4.1 搜索结果呈现
| 维度 | Perplexity | SearchGPT | 秘塔 |
|---|---|---|---|
| 回答格式 | 流畅段落 + 内联引用 | 对话式段落 | 结构化分段 + 大纲 |
| 引用显示 | 编号 + 侧边来源卡片 | 内联链接 | 编号 + 底部来源列表 |
| 图片/视频 | 支持（搜索结果中嵌入） | 有限 | 支持 |
| 追问建议 | 支持（Related questions） | 自然对话 | 支持（相关问题） |
| 大纲视图 | 有限 | 无 | 核心特色（结构化大纲） |
秘塔的大纲模式是一个值得关注的差异化设计：对于复杂查询，秘塔会先生成一个结构化大纲，用户可以展开/折叠各个部分，这对于研究型查询非常有用。
4.2 搜索模式
| 模式 | Perplexity | SearchGPT | 秘塔 |
|---|---|---|---|
| 快速搜索 | 支持 | 默认模式 | 支持 |
| 深度研究 | Pro Search（多步） | Deep Research | 深度研究模式 |
| 学术搜索 | 支持 | 有限 | 核心特色 |
| 代码搜索 | 有限 | 有限 | 有限 |
| 新闻搜索 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 图片搜索 | 支持 | 有限 | 支持 |
4.3 深度研究模式对比
"深度研究"是 2025-2026 年 AI 搜索的关键战场，代表了从"即时回答"到"自主调研"的进化。
Perplexity Pro Search：
- 自动将复杂问题拆解为 3-5 个子查询
- 每个子查询独立检索和综合
- 支持追问澄清（"你指的是 X 还是 Y？"）
- 耗时 30-60 秒
SearchGPT Deep Research：
- 利用 o1/o3 的推理能力进行多步规划
- 可以浏览和分析多个网页
- 生成长篇报告（1000-5000 字）
- 耗时 1-5 分钟
秘塔深度研究：
- 针对中文学术和行业报告优化
- 支持 PDF 文档的在线解析和引用
- 生成带目录的结构化报告
- 耗时 1-3 分钟
4.4 多轮对话
| 维度 | Perplexity | SearchGPT | 秘塔 |
|---|---|---|---|
| 上下文保持 | 优秀 | 优秀 | 良好 |
| 追问优化 | 自动结合历史 | 自然对话 | 支持 |
| 会话历史 | 保存为 Thread | ChatGPT 对话 | 保存为搜索历史 |
| 分享功能 | 支持（公开链接） | 支持 | 支持 |
5. 定价与商业模式
5.1 定价对比
| 方案 | Perplexity | SearchGPT | 秘塔 |
|---|---|---|---|
| 免费版 | 每日限量 Pro Search | ChatGPT 免费版含基础搜索 | 免费（有频率限制） |
| 个人付费 | $20/月（Pro） | $20/月（ChatGPT Plus） | VIP $9.9/月 |
| API 定价 | $5/1000 次搜索（Sonar） | 通过 ChatGPT API | 暂未公开 API |
| 企业版 | Perplexity Enterprise | ChatGPT Enterprise | 联系销售 |
5.2 商业模式差异
- Perplexity：订阅 + API 收入；2025年尝试广告（引发争议）；与出版商的内容授权合作
- SearchGPT：捆绑在 ChatGPT 订阅中；OpenAI 的生态闭环策略
- 秘塔：免费增值 + 企业服务；瞄准中国市场的 B 端需求
6. 信息质量与准确性
6.1 幻觉问题
所有 AI 搜索引擎都面临"幻觉"风险，但程度和处理方式不同：
| 维度 | Perplexity | SearchGPT | 秘塔 |
|---|---|---|---|
| 引用准确率 | ~85-90% | ~80-85% | ~85% |
| 内容与引用一致性 | 较高 | 中等 | 较高 |
| 无法回答时的处理 | 明确说明 | 倾向于给出答案 | 明确说明 |
| 事实核查机制 | 多源交叉验证 | 依赖模型能力 | 多源交叉验证 |
6.2 信息时效性
| 维度 | Perplexity | SearchGPT | 秘塔 |
|---|---|---|---|
| 索引更新频率 | 近实时 | 依赖 Bing | 小时级 |
| 热点事件响应 | 快 | 中等 | 快 |
| 历史信息检索 | 良好 | 良好 | 中文历史信息优 |
7. 适用场景推荐
7.1 按使用场景
| 场景 | 推荐 | 理由 |
|---|---|---|
| 日常快速查询 | Perplexity | 速度快、引用清晰 |
| 深度研究/报告 | SearchGPT Deep Research | o1 推理能力最强 |
| 中文学术检索 | 秘塔 | 中文学术源覆盖最好 |
| 编程问题搜索 | Perplexity / SearchGPT | 英文技术文档覆盖好 |
| 新闻事件追踪 | Perplexity | 实时性最好 |
| 中文行业分析 | 秘塔 | 中文报告/政策文档优势 |
| 多轮深入探讨 | SearchGPT | 对话体验最自然 |
7.2 按用户画像
| 用户 | 推荐 | 理由 |
|---|---|---|
| 英文为主的研究者 | Perplexity Pro | 英文源质量 + Pro Search |
| ChatGPT 重度用户 | SearchGPT | 无缝集成，无需切换 |
| 中文内容创作者 | 秘塔 | 中文信息生态优化 |
| 学生/学术研究 | 秘塔 + Perplexity | 学术模式互补 |
| 企业知识管理 | Perplexity Enterprise | 企业级安全 + API |
8. 局限性与风险
8.1 共同挑战
- 版权争议：AI 搜索引擎大量使用网页内容生成回答，出版商和内容创作者的权益如何保障？
- 流量截断：当用户在 AI 搜索中获得答案后，不再点击原始链接，这对内容生态是否健康？
- 回音室效应：AI 综合生成可能过滤掉小众但有价值的观点
- 可验证性：尽管有引用，但用户验证引用的成本仍然较高
8.2 各产品特有风险
- Perplexity：广告模式可能影响结果中立性；与出版商的法律纠纷
- SearchGPT：深度绑定 ChatGPT 生态，缺乏独立搜索的轻量体验
- 秘塔：中国市场的内容审查合规要求可能影响信息完整性；国际化能力有限
9. 发展趋势
9.1 Agent 化搜索
搜索引擎正在从"回答问题"进化到"执行任务"。例如：
- 搜索"对比 A 和 B 产品的价格"后直接生成对比表格
- 搜索"最近的餐厅"后直接帮你预订
- 搜索"这篇论文的实验能否复现"后自动检查代码仓库
9.2 个性化搜索
基于用户历史搜索和偏好，提供个性化的回答风格和深度。Perplexity 已经在这方面做了初步尝试。
9.3 多模态搜索
支持以图搜图、语音搜索、视频内容检索。Google 的 Lens + Gemini 在这方面领先，但 AI-native 搜索引擎也在追赶。
10. 结论
AI 搜索引擎正在重塑人类获取信息的方式。选择哪个产品取决于你的核心需求：
- 追求速度和引用质量：Perplexity
- 需要深度推理和对话：SearchGPT
- 中文信息检索为主：秘塔
建议同时使用 2-3 个 AI 搜索引擎进行交叉验证，特别是在做重要决策时。AI 搜索的引用并不总是准确的，保持审慎的信息素养仍然至关重要。
Maurice | maurice_wen@proton.me