两年前AI搜索还是新物种，如今已是很多人查资料的第一入口。但工具之间差异不小：有的擅长英文技术资料，有的把中文政策文件吃得很透。本文从四个维度横评主流AI搜索工具，帮你按需选择。
对比维度说明
我们用四个可感知的维度：信源质量（引用是否可溯源、是否常给一手中英文信源）、中文能力（对中文网页、政策、公众号内容的覆盖）、引用规范（结论是否逐句挂出处）、价格（免费额度与订阅门槛）。
Perplexity：英文信源的标杆
Perplexity的优势在英文一手信源与学术检索：引用规范严格，逐句可溯源，Deep Research模式适合做调研报告。短板是中文内容覆盖有限，政策类中文资料经常搜不全。免费版每日限额，Pro约20美元/月。
秘塔AI搜索：中文场景的务实之选
秘塔对中文网页、公众号文章、政策文件的覆盖明显更好，“学术”模式可查中英文论文并生成大纲，界面无广告、上手零成本。免费可用是最大优点；缺点是深度推理能力弱于头部大模型产品，复杂问题需要多轮追问。
Genspark：智能体化的新路线
Genspark把搜索升级成“智能体团队”：一个查询会派出多个Agent分工检索、交叉验证，生成结构化页面（Sparkpage）。适合需要多来源交叉核对的研究型任务；响应速度和免费额度是代价。
通用大模型的搜索模式
别忽略Kimi、DeepSeek这类模型的联网搜索：国内模型对中文互联网的索引更新很快，例如DeepSeek V4.1 Flash的Search/Fetch API已经把搜索做成了可编程接口。对开发者来说，“搜索即API”是构建自己工作流的更优选择。
分场景推荐
- 查英文论文/技术资料：Perplexity（Pro）或秘塔学术模式。
- 查中文政策、行业报告：秘塔或Kimi联网搜索。
- 深度研究、多源交叉验证：Genspark或Perplexity Deep Research。
- 接入自己的应用：直接用模型搜索API。
总结
AI搜索的下一步是“搜索+执行”——不只给你答案，还替你把资料整理成可交付的成果。按场景选工具，比追求“最强”更实际。所有工具入口可在AI搜索分类直达，也欢迎到文章列表看更多横评。