Kimi Cookbook

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— 07 / 第七章

查证 · Deep Research 出带出处的报告.

有些问题, 一段聊天回答不够用 —— 我要的是一份能拿去用、每条结论都带出处的报告。这一章, 是我给 Kimi 深度研究划的那条线: 什么活值得等这一趟, 什么活普通对话三秒就够。

7 分钟 · 发布 2026.06 · 更新 2026.07

MD海报
有些问题, 一段聊天回答不够用 —— 我要的是一份能拿去用、每条结论都带出处的报告: 选品、政策口径、一个行业的现状。 Kimi 的 Deep Research 会自己开一堆网页、交叉核对、写成结构化文档 —— 这一面对标的是 OpenAI、Gemini 的 Deep Research。1注 1Kimi 帮助中心 · 深度研究介绍 —— 由 Moonshot 自研的 Kimi-Researcher 驱动: 每个任务平均 23 步推理、规划 74 个关键词、找到 206 个网址并筛出前 3.2%; 报告平均万字以上、平均引用约 26 个可溯源信源, 附可交互 HTML, 可导出 PDF / Word; 通常需 10–25 分钟, 一次约消耗 5–10% 月度额度（以 Moderato 档为参考）, 失败自动返还。对标 OpenAI / Gemini 的 Deep Research。截至 2026-07。代价明码标价: 一次 10–25 分钟, 约吃掉月度额度的 5–10%（以 Moderato 档为参考, 失败自动返还）。这章, 是我给自己划的那条线: 什么活值得等这一趟, 什么活普通对话三秒就够。

— I

它替我换掉了「自己开 20 个标签页」的那一下午.

它替我省下的, 是多来源检索、逐条核对、再整理成文的那一整个下午。 深度研究和「联网搜一下」不是一回事。普通搜索给的是几个链接和一段综述; 深度研究由 Kimi 自研的 Kimi-Researcher 驱动, 会把一个复杂问题拆开, 自己一轮轮地搜、读、调整方向 —— 官方给的画像是: 每个任务平均 23 步推理、规划 74 个关键词、找到 206 个网址, 再筛出信息质量最高的前 3.2%, 最后交一份带目录、分章节、每条都能溯源的长报告, 平均万字以上、引用约 26 个信源, 还能导出 PDF / Word。1注 1Kimi 帮助中心 · 深度研究介绍 —— 由 Moonshot 自研的 Kimi-Researcher 驱动: 每个任务平均 23 步推理、规划 74 个关键词、找到 206 个网址并筛出前 3.2%; 报告平均万字以上、平均引用约 26 个可溯源信源, 附可交互 HTML, 可导出 PDF / Word; 通常需 10–25 分钟, 一次约消耗 5–10% 月度额度（以 Moderato 档为参考）, 失败自动返还。对标 OpenAI / Gemini 的 Deep Research。截至 2026-07。 所以决策线很清楚: 本来就要花我一下午、开二十个标签页的活, 才配得上这趟。它的上下文是 128K token（官方折算约 6–10 万汉字）, 够读一大批材料, 但来源太多太杂时它一样要取舍。2注 2Kimi 帮助中心 · 深度研究上下文长度 —— 截至 2026-07, 深度研究（Kimi-Researcher）的上下文为 128K token（官方折算约 6–10 万汉字, 单次输出约 8K–16K token）; 够它读一大批材料, 但来源太多太杂时它一样要取舍。普通搜索给的是链接, 深度研究给的是一份能交出去的报告。

— II

带出处, 才是它和普通搜索的分水岭.

一份没有出处的报告只是更长的猜测; 出处, 才是我敢把它交出去的底气。 深度研究最值钱的不是它写得长, 是它每条结论都挂着来源。1注 1Kimi 帮助中心 · 深度研究介绍 —— 由 Moonshot 自研的 Kimi-Researcher 驱动: 每个任务平均 23 步推理、规划 74 个关键词、找到 206 个网址并筛出前 3.2%; 报告平均万字以上、平均引用约 26 个可溯源信源, 附可交互 HTML, 可导出 PDF / Word; 通常需 10–25 分钟, 一次约消耗 5–10% 月度额度（以 Moderato 档为参考）, 失败自动返还。对标 OpenAI / Gemini 的 Deep Research。截至 2026-07。但「挂着来源」不等于「来源支持这句话」—— 它偶尔会把相关当因果、引到一篇营销稿、或拿一个过时数据当现行。我的用法是: 别只读它的结论, 抽查它引的两三个链接, 看是否真撑得起那句话。 把「让它标来源和日期」做成一段可复制的开场, 比你临时想怎么问省心 —— 一个选品调研的真实例子:
提示词Kimi · Deep Research
帮我调研: 2026 年国内家用储能电池的主流品牌与选购要点。

【输出】一份分章节报告: 市场概况 / 主流品牌对比(≥5 家: 容量、价格区间、质保、口碑) / 选购避坑 / 结论建议。
【硬要求】每条关键结论后用方括号标来源和发布日期, 如 [来源名, 2026-05]; 区分「厂商宣传」与「第三方实测」。
【边界】信息有冲突时并列呈现、别替我下单一结论; 价格这种时效性强的只给区间并注明可能变动。
帮我调研: 2026 年国产开源大模型在企业私有化部署上的主流选型与落地要点。

【输出】一份分章节报告: 整体格局 / 主流模型对比(≥5 家: 参数规模、开源协议、显存需求、推理成本、社区活跃度) / 私有化避坑 / 结论建议。
【硬要求】每条关键结论后用方括号标来源和发布日期, 如 [Hugging Face 模型卡, 2026-04]; 区分「官方宣传指标」与「第三方实测榜单」。
【边界】信息有冲突时并列呈现、别替我下单一结论; 推理成本这种时效性强的只给区间并注明随硬件与版本变动。

— III

我不会为每个问题都等这一趟.

查个事实、要个定义, 普通对话三秒就出答案; 动用深度研究只是白等几分钟、白烧一份额度。
问题形状走哪条路为什么
单点事实、定义普通对话 / Instant三秒出答案, 开研究是浪费
只要个起点、随手一问一次普通搜索还没决定要不要这个问题
多来源、要交叉对照、结论拿去做决定Deep Research一下午的活换 20 分钟
时效性极强（今日行情、刚出的口径）都别指望它给的是「截至检索那一刻」, 不是「此刻」
01

让一个真问题走一趟深度研究

你本来就要花一下午查的那种, 要求它对每条关键结论标来源和日期。
02

抽查 3 条出处再签收

点开它引的三处, 看是否真撑得起那句话 —— 记下它省你的时间, 也记下它编错的地方。

省得了通读的力气, 省不了核对的责任.

省得了通读的力气, 省不了核对的责任.

Kimi x Zhaphar

— 讨论

讨论.

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