Perplexity e DeepSeek svolgono ruoli diversi: DeepSeek offre modelli di ragionamento a peso aperto come R1 e R1-1776 senza censura, mentre Perplexity trasforma questi modelli in un motore di ricerca completo aggiungendo la ricerca in tempo reale, la pianificazione in più fasi e la generazione autonoma di report. Nel 2025, la differenza fondamentale è che Perplexity migliora il ragionamento grezzo di DeepSeek con il recupero e la verifica, producendo risultati più affidabili per domande complesse o fattuali.
Poiché Perplexity e DeepSeek coprono parti diverse del flusso di lavoro, molti utenti ottengono i migliori risultati combinandoli tra loro o abbinandoli a strumenti che unificano ricerca, ragionamento e creazione. Il vero valore aggiunto si ottiene quando queste funzionalità sono disponibili in un unico posto anziché distribuite su più app.
In realtà, GlobalGPT offre uno spazio di lavoro unificato e completo dove è possibile accedere a modelli avanzati, rendendo più facile valutare modelli come DeepSeek, Gemini, Claude o GPT-5.1 fianco a fianco con solo $5.75 al mese.
Come Perplexity utilizza DeepSeek R1 e R1-1776 all'interno del proprio sistema
| Versione del modello | Resistenza alla censura | Profondità del ragionamento | Fondamento fattuale | Integrazione con il recupero | Livello di autonomia |
| DeepSeek R1 (grezzo) | Molto basso — forte tendenza al rifiuto su argomenti politici e delicati | Catena di pensieri forte ma incoerente | Moderato; spesso manca di verifica | Nessuno — solo modello | Basso (richiede conferme da parte dell'utente per ogni passaggio) |
| R1-1776 (peso libero) | Alto — senza censura per risposte oggettive e non censurate | Stesso ragionamento di R1; struttura leggermente migliorata. | Superiore — include correzioni fattuali supervisionate | Nessuno | Basso-medio (ancora un modello autonomo) |
| R1-1776 modificato per la perplessità | Massimo — censura mitigata + aggiramento del rifiuto | Pianificazione multi-fase più efficace grazie al ciclo dell'agente | Molto più elevato grazie al recupero in tempo reale | Profonda integrazione con ricerca, classificazione delle fonti, filtraggio | Elevato — ricerca autonoma, flusso di lavoro multi-ricerca |
La decisione di Perplexity di integrare DeepSeek R1—e successivamente la versione non censurata R1-1776—non si trattava di sostituire l'architettura esistente, ma di rafforzare il nucleo logico alla base del motore Deep Research. R1 fornisce una catena di pensiero di lunga durata, inferenze in più fasi e sottime prestazioni nei benchmark accademici, mentre R1-1776 elimina i modelli di censura che limitavano fortemente il modello nelle query politiche, geopolitiche e relative a fatti sensibili.
Perplessità applicata dopo l'addestramento aggiuntivo allineare R1-1776 agli obiettivi della piattaforma:
- Eliminazione dei rifiuti discriminatori o influenzati dallo Stato
- Rafforzare le basi fattuali attraverso cicli di feedback basati sul recupero
- Miglioramento del ragionamento per lavorare in modo autonomo con la pianificazione multi-ricerca
- Integrazione del modello nella ricerca approfondita flusso di lavoro
Questo è il motivo per cui la versione interna di Perplexity di R1-1776 funziona in modo diverso.e spesso migliore rispetto all'esecuzione locale dei pesi aperti DeepSeek grezzi.
Il tuo precedentemente caricato “Screenshot di Deep Research” può essere inserito qui come spiegazione visiva di questo processo.
Cosa sono stati progettati per fare DeepSeek R1 e R1-1776
DeepSeek R1 è un modello di ragionamento a peso aperto ottimizzato per attività che richiedono lunghe catene di ragionamento, come dimostrazioni matematiche, enigmi logici, pianificazione in più fasi e valutazioni accademiche. La sua architettura favorisce fortemente il ragionamento strutturato piuttosto che la creatività, la profondità conversazionale o le caratteristiche multimodali.
La versione non censurata R1-1776 modifica i livelli di sicurezza per eliminare i modelli di rifiuto politico, rendendola più affidabile per:
- Domande geopolitiche
- Analisi storica controversa
- Modellizzazione delle politiche
- Studi sulle regioni sensibili
- Argomenti ideologicamente di parte
I modelli DeepSeek sono eccellenti motori di ragionamento, ma prodotti non completamente basati sull'intelligenza artificiale—mancano di sistemi di ricerca in tempo reale, interfaccia utente, orchestrazione del flusso di lavoro e recupero dei set di dati.
Come Perplessità’s In tempo reale Il recupero modifica il comportamento di R1
Anche il miglior modello di ragionamento può dare risultati distorti se isolato dai dati autorevoli. Perplexity risolve questo problema sovrapponendo DeepSeek R1 al proprio motore di recupero:
- R1 propone ipotesi
- Perplexity recupera decine di fonti live
- R1 affina il ragionamento utilizzando dati verificati
- Deep Research sintetizza il rapporto strutturato finale
Questo ciclo di feedback trasforma R1 da un motore di ragionamento offline in un sistema autonomo di livello scientifico.
Questo è il punto in cui il tuo Screenshot dell'interfaccia utente di Deep Research si adatta perfettamente.
Perplexity vs DeepSeek: differenze fondamentali (panoramica 2025)
| Caratteristica / Dimensione | Perplessità | DeepSeek (R1 / R1-1776) |
| Precisione delle query | Elevato per domande basate su fatti, sensibili al fattore tempo e provenienti da più fonti (supportate dal recupero) | Elevato per logica, matematica e ragionamento; variabile per domande basate su fatti concreti |
| Gestione di argomenti delicati | Stabile — utilizza il recupero + il filtraggio; meno incline alle allucinazioni o al rifiuto | R1 spesso rifiuta; R1-1776 risponde ma potrebbe essere non verificato o incoerente |
| Prestazioni di riferimento | Non è un modello, ma Deep Research ottiene ottimi risultati su SimpleQA (93,91 TP3T) e Humanity's Last Exam. | R1 ottiene buoni risultati nei benchmark di ragionamento; R1-1776 simile ma senza censura |
| Autonomia nella ricerca | Molto elevato — pianificazione in più fasi, ricerche ramificate, sintesi, citazioni | Basso — generazione in un unico passaggio senza ricerca o pianificazione |
| Ricerca in tempo reale | Sì — integra ricerca web, classificazione delle fonti, estrazione delle citazioni | No — i modelli funzionano offline senza recupero |
| Flussi di lavoro degli utenti | Flussi di lavoro completi: ricerca approfondita, esportazione in PDF, pagine, sintesi, citazioni, sintesi multisorgente | Solo modello; i flussi di lavoro devono essere creati dallo sviluppatore |
1. Modello vs Prodotto
DeepSeek è un peso aperto modello creato per gli sviluppatori. Perplessitàè un prodotto di ricerca completo — combinando modelli con ricerca in tempo reale, classificazione delle fonti, flussi di lavoro e un'esperienza utente ottimizzata.
👉 DeepSeek è un componente; Perplexity è un sistema completo.
2. Ragionamento vs risposte verificate
DeepSeek fornisce argomentazioni convincenti, ma senza riferimenti o citazioni. Perplessità basando ogni risposta su fonti esterne, rendendo i suoi risultati più affidabili per le query fattuali e sensibili al fattore tempo.
👉 DeepSeek ragiona; Perplexity verifica.
3. Autonomia
DeepSeek genera una risposta per ogni prompt. Perplessità esegue cicli di ricerca in più fasi — pianificazione, ricerca, lettura e perfezionamento — spesso utilizzando decine di fonti.
👉 DeepSeek risponde; Perplexity indaga.
4. Accuratezza
DeepSeek eccellente nei test di matematica e logica. Perplessità eccellente accuratezza fattuale nel mondo reale grazie a flussi di lavoro di recupero, filtraggio e citazione.
👉 DeepSeek vince nel ragionamento puro; Perplexity vince nelle risposte supportate da prove.
Differenze di benchmark: dove ogni sistema offre prestazioni migliori
Sulla base dei dati disponibili al pubblico:
DeepSeek R1 e R1-1776 mostrano il ragionamento grezzo più forte, riflettendo i punti di forza della loro catena di pensiero senza vincoli di recupero.
L'R1-1776 modificato per la perplessità raggiunge la massima accuratezza fattuale, potenziato dalla ricerca in tempo reale e dalla verifica multi-fonte.
La dipendenza dal recupero è intenzionalmente elevata per Perplexity., poiché il suo modello fa parte di un più ampio programma di ricerca piuttosto che di un sistema autonomo.
L'autonomia è ciò che distingue Perplexity dagli altri—esegue piani in più fasi, ripetute interrogazioni e sintetizza le fonti, mentre i modelli DeepSeek operano in modalità a passaggio singolo.
Nel complesso, il grafico evidenzia una verità fondamentale: DeepSeek fornisce una potenza di ragionamento grezza; Perplexity trasforma tale potenza in un motore di ricerca strutturato..
Perplexity vs DeepSeek: prezzi, valore e cosa ottieni
| Caratteristica / Piano | Senza perplessità | Perplessità Pro | DeepSeek R1 (grezzo) | DeepSeek R1-1776 |
| Prezzo | $0 / mese | $20 / mese $200 annuale | Gratuito (peso libero) | Gratuito (peso libero) |
| Modello di accesso | Modello base di perplessità | GPT-4.1, Claude 3.5/4.x, R1-1776, o3-mini, ecc. | Solo modello di ragionamento R1 | R1-1776 variante non censurata |
| Ricerca in tempo reale | Limitato | Illimitato | ❌ Nessuno | ❌ Nessuno |
| Modalità ricerca approfondita | Quota limitata | Illimitato | ❌ Non disponibile | ❌ Non disponibile |
| Citazioni | Sì | Sì | ❌ Nessun recupero | ❌ Nessun recupero |
| Ricerca autonoma in più fasi | ❌ | Sì | ❌ | ❌ |
| Accesso API | No | Incluso | Sì (tramite i pesi del modello) | Sì (tramite i pesi del modello) |
| Costo di utilizzo | Gratuito | Abbonamento fisso | Gratuito (richiede calcolo) | Gratuito (richiede calcolo) |
DeepSeek è completamente gratuito, ma gli utenti devono gestire autonomamente l'elaborazione, la configurazione e l'assenza di recupero o automazione.
PerplessitàPro costa $20 al mese, che offre un motore di ricerca integrato con funzioni di ricerca, citazioni e flussi di lavoro in più fasi.
In conclusione: DeepSeek è il più economico; Perplexity offre il massimo valore pratico per la ricerca nel mondo reale.
Quando usare Perplessità vs Quando utilizzare DeepSeek
Utilizza DeepSeek quando
- È necessario il ragionamento matematico
- Vuoi una catena di pensieri trasparente
- Stai eseguendo modelli localmente o su flussi di lavoro personalizzati
- Non hai bisogno di dati in tempo reale o citazioni
Utilizzo Perplessità Quando
- Hai bisogno di fatti verificati
- È necessaria l'aggregazione da più fonti
- Desideri rapporti di ricerca rapidi
- Lavori nel settore finanziario, nel marketing, nell'attualità o nelle recensioni accademiche
- È necessario citare le fonti
Perché Perplessità DeepSeek modificato invece di creare un nuovo modello
Risposta breve: velocità + costo + sinergia delle prestazioni. DeepSeek R1 offriva una solida struttura di ragionamento; Perplexity ha aggiunto i pezzi che mancavano a DeepSeek:
- Ritrovamento del punto di ancoraggio
- Verifica dei dati
- Automazione del flusso di lavoro
- Post-formazione imparziale
- Interfaccia utente ed esecuzione della piattaforma
La sinergia è il motivo per cui l'integrazione ha cambiato il dibattito sul mercato.
Conclusione: quale scegliere?
Perplexity è la scelta migliore per ricerche affidabili, query fattuali e attività urgenti. DeepSeek è la scelta migliore per ragionamenti grezzi, matematica ed esecuzione di modelli offline. La maggior parte degli utenti non ha bisogno di scegliere: entrambi gli strumenti si completano a vicenda in modo eccellente e piattaforme come GlobalGPT semplifica l'utilizzo di entrambi fianco a fianco all'interno di un unico spazio di lavoro ottimizzato e conveniente.
