跨 AI 平台實測共識報告

研究主題：「如何設計一個高效的跨 AI 平台研究工作流？」

✅ ChatGPT ✅ Gemini ✅ Perplexity ✅ Qwen ✅ DeepSeek

5/5 平台實測完成 2026-05-19

📊 平台能力對比

🤖 各平台回應摘要

ChatGPT

核心觀點：6 階段工作流 — 需求定義 → 資訊蒐集 → 多模型分析 → 交叉驗證 → 知識沉澱 → 持續迭代

特色：強調「模型路由」策略，依任務類型自動分配最合適的 AI 平台

Gemini

核心觀點：5 階段架構 — 問題定義 → 資料蒐集 → 分析綜合 → 驗證 → 報告生成

特色：強調 Google 生態整合，建議搭配 NotebookLM 與 Drive 做知識管理

Perplexity

核心觀點：以「Deep Research」為核心的即時研究流程

特色：強調來源引用與事實查核，建議用 Model Council 並行比較多個模型

Qwen

核心觀點：6 階段 — 需求定義 → 資訊擷取 → 多模型協同分析 → 交叉驗證 → 知識沉澱 → 回饋迭代

特色：強調「平台無關性」與「輸入輸出結構化」，建議用 LiteLLM 統一 API 接口

DeepSeek

核心觀點：8 步驟工作流 — 需求定義 → 基準規範 → 數據治理 → 統一執行層 → 對比評估 → 版本管理 → 生產化 → 持續監控

特色：最詳細的工程化方案，包含監控指標與自動化部署建議

🎯 跨平台共識

5 大平台共同認同的核心原則

模組化設計：研究工作流應拆成獨立階段，各階段可替換不同 AI 平台
多模型並行：同一問題丟給 2-3 個 AI 平台，交叉比對結果
人類在環 (Human-in-the-Loop)：每個階段都需要人工審核與決策
結構化輸入輸出：使用 JSON/Markdown 統一格式，便於後續處理
知識沉澱與版本管理：記錄 Prompt、輸入、輸出，確保可重現

📈 工作流階段時間分配

💻 自動化腳本範例

# cross_platform_query.py
import subprocess, json

def query_platforms(query: str):
    platforms = [
        "chatgpt", "gemini", "perplexity",
        "qwen", "deepseek"
    ]
    results = {}
    for p in platforms:
        results[p] = browser_query(p, query)
    return results

# Usage
# results = query_platforms("your question")
      

🏆 PM 建議

耿圖搜搜的跨平台研究策略

對於梗圖搜尋 App 的研究需求，建議採用以下配置：

市場分析 → Perplexity（即時數據 + 來源引用）
技術架構 → ChatGPT + Claude（程式能力最強）
用戶研究 → Gemini（Google 生態整合）
競品分析 → Qwen + DeepSeek（多視角比對）