你有没有试过打开一篇复杂的论文，看了不到两分钟就开始怀疑人生？再打开一个GitHub项目，5分钟内放弃复现？而这，可能只是你调研选题的第一步。

在信息爆炸的时代，AI实验室的研究员们常常需要面对海量的论文、专利文件、论坛发言等各种渠道的信息。传统的查找方式不仅费时费力，还容易遗漏关键内容。那么，有没有一种方式能让AI真正代替人工，完成从找资料到写出稿的全流程工作？

答案是：有。今天我们就来聊聊Open Deep Research这款开源研究助手，以及它在专业移动工作站上的实际表现。

评测机构：至顶AI实验室

测评时间：2025年07月20日

评测产品：戴尔 Precision 5490移动工作站

主要参数：搭载英伟达RTX 3000 Ada架构显卡

评测主题：使用戴尔Precision 5490移动工作站搭建Open Deep Research这款开源研究助手

硬件基石：戴尔Precision 5490移动工作站

Deep Research类应用对硬件有着特殊的要求——不仅需要充足的算力支撑大模型推理，更要确保长时间运行过程中的稳定性。本次评测选用的是戴尔 Precision 5490移动工作站，这是一款专为专业创作者和AI开发者设计的高性能设备。

在核心配置方面，Precision 5490搭载了英伟达RTX 3000 Ada架构显卡，提供了充足的显存来支持大模型的本地推理。作为一台专业级工作站，它在散热能力和系统稳定性上都经过了严苛的工程验证，能够充分保障流畅的AI推理和并行计算需求。这意味着即使是长时间、高负载的深度研究任务，也能保持稳定的性能输出。

评测实战：从部署到生成报告的完整流程 什么是Open Deep Research？

Open Deep Research是一个开源的AI研究助手项目，它的定位不是简单地帮你补个词或润个稿，而是能够代替人工执行多步骤的查找、分析、合成等完整研究流程。该项目支持高度定制化，用户可以自由指定搜索工具、提示词结构和AI模型，真正实现从资料收集到报告输出的全流程自动化。

部署与配置

我们的评测团队以AI开源模型趋势为研究课题进行了实测。首先，我们从Ollama下载了DeepSeek的R1 8B模型作为本地推理引擎。随后，从GitHub页面下载Open Deep Research项目并解压到目标文件夹，按照官方指引完成依赖安装。在启动服务器之前，需要修改环境变量文件，填入预先准备好的联网搜索API密钥。

研究流程体验

启动服务后，进入Web界面选择本地模型和搜索引擎，输入研究课题后即可开始运行。系统首先通过搜索资料制定了一个初步的研究计划，清晰地列出了五个研究部分。用户可以在此阶段对计划进行调整或直接确认继续。确认后，系统开始自动收集更多资料并整理写作。

评测成果：几分钟生成完整研究报告

令人印象深刻的是，仅仅几分钟时间，系统就生成了一份结构完整的研究报告。报告不仅内容详实，更重要的是每个观点和数据都附上了对应的参考链接，有效解决了AI生成内容的可信度问题。

在整个评测过程中，戴尔 Precision 5490移动工作站表现稳定，无论是模型加载、多轮搜索还是长文本生成，都没有出现卡顿或异常。这证明了专业工作站在AI研究场景中的价值——稳定性和持续性能输出往往比峰值性能更加重要。

结论：AI研究助手的正确打开方式

Open Deep Research代表了AI研究工具的一个重要方向：从单点辅助走向全流程自动化。它不再只是一个问答机器人，而是能够像一群分工明确的专业助手，帮你完成从信息收集、内容分析到报告撰写的完整工作流。

而要充分发挥这类工具的潜力，一台可靠的硬件平台是必不可少的。戴尔Precision 5490移动工作站凭借其专业级的稳定性、充足的AI算力和出色的散热设计，为深度研究任务提供了坚实的硬件基础。