上周通过教育邮箱的活动获得了 Gemini Advanced 15 个月的会员，所以最近在高强度的使用 Gemini AI，在日常使用和专业使用上分别有一些感受。

日常使用时，最好用的是 Gemini 2.0 Flash 这个模型，虽然最新推出的 2.5 Flash 和 2.5 Pro 的测试成绩都比 2.0 Flash 要更好，但是这两个最新的模型在日常使用时会出现信息滞后的问题，也就是说他们不会自动去进行网络搜索，而只会通过自己的资料库中的信息进行回答，甚至他们都不知道自身的存在。比如我询问 Gemini 的各个不同模型的区别时，他们甚至都不知道有 2.5 这个模型存在，的确有点无语。

相比之下，2.0 Flash 虽然参数和能力上略逊一筹，但在信息更新和网络搜索方面表现更为灵活。对于需要实时获取最新资料的用户来说，2.0 Flash 依然是目前最为实用的选择。

当然，也许 2.5 Flash 和 2.5 Pro 这两个模型在编写代码或进行其他更专业的工作时能够取得更好的结果。根据官方的说法：“适用于需要高级推理能力和更快处理速度的任务，例如生成摘要、分析文档和提取数据。”但是，作为普通用户，在日常搜索或提问时，有时需要一些即时的信息来补充或解答，这时这两个最新推出的模型就不可用。难怪它们后面标注了 experimental，确实不适合大众日常使用。

对于大多数用户而言，稳定性和可用性往往比极致的性能更为重要。毕竟，实验性功能虽然令人期待，但在实际应用中还需要时间来验证其可靠性和适用范围。

而使用 2.0 Flash 的过程则给了我比较大的惊喜，它的回答速度很快，而且不需要我主动要求他进行网络搜索（当然 Gemini 的界面中也没有网络搜索的开关），它会根据你的问题自己决定是否搜索，给的答案还算是比较详细的，而且多轮对话的效果不错，毕竟它的上下文足够大。

对于Deep Research with Gemini 2.5 Pro，我只能说它超过了我的预期，之前我就一直看网上说 ChatGPT 的 Deep Research 非常牛逼，但是介于高昂的价格，一直没有尝试，现在试了一下 Gemini 的 Deep Research，还是让我非常惊艳的，提出一个问题后，它可以持续 20 分钟进行搜索资料和思考，然后给出一份长达 3 万字的 研究报告，换做是我的话，我感觉至少要一个星期以上，而且写的报告还没有它好。这种深度研究能力让我感觉 AI 已经成为了一个真正的研究助手，而不仅仅是简单的问答工具。

其实我的工作性质用不上 Deep Research，我只会拿来进行我的一些兴趣上的解答，有时候使用 2.0 Flash 给出的答案太简单，与他进行多轮对话还不如直接 Deep Research 一下来得方便。但是我爱人的工作对于这些研究报告的需求还是蛮大，之前购买 Chatwise 也是为了让她能通过不同的模型获得更多的回答内容再进行总结。今天为他她生成了一篇最长的 Deep Research 报告， 3 万多字，她看了后非常满意，这些资料有些她也搜索过，但是整合资料并且进行输出实在太烦了，这为她省了很多时间。

我想 Deep Research 的价值就在于它能够快速整合大量信息，并以结构化的方式呈现出来，这对于需要进行资料分析的人来说确实是个强大的工具。

One more thing

是在使用的过程中，我发现了一个更好的去学习通过 Gemini 产生的 Deep Research 报告的方法，那就是通过 Google 的另一款产品 NotebookLM 进行报告的角度和深度对话，同时 NotebookLM 还可以自动生成思维导图和音频（中文的音频功能也是昨天才上线），对于需要进行进一步学习的人来说再不好过了。

此外，NotebookLM 还支持将对话内容导出为不同格式，方便后续整理和复盘。通过与 Gemini 生成的报告结合使用，可以极大提升信息吸收和知识结构化的效率。除了这些功能，NotebookLM 还支持多文档管理和智能搜索，可以帮助我快速定位到报告中的关键信息。更重要的是，结合 Gemini 生成的内容和 NotebookLM 的交互式工具，我可以更高效地整理和复盘自己的学习过程。对于需要深度研究某一领域的用户来说，这种工具组合无疑极大提升了学习的效率和体验。