我用的是某位佬友的提示詞（加了使用各種數據圖表）：
问题是：
问题：结合经济学、统计学、历史学的角度
用【英语】搜寻。分析，推理和计算，以下九个阶段，每个阶段GDP的年均增长率。 进行深度推理和思考。生成【中文】20000字以上的深度报告（結合各種數據圖表）。
01：公元前1万年到公元1年
02：公元1年-公元1000年
03：公元1000年-公元1600年
04：公元1600年-公元1800年
05：公元1800年-公元1900年
06：公元1900年-公元1950年
07：公元1950年-公元1980年
08：公元1980年-公元2000年
09：公元2000年-公元2020年
完成後的報告，我用Notion發出來：
各位覺得質量如何？
问一下，消耗了多少积分？
耗时是多久？
这个质量完全可以匹敌openai啊 
我是这个问题（提示詞）的作者。
我刚才自己也试了一下，我备用的其他问题。结合我基本已经问过的所有的智能体和AI了。genspark的效果，可能暂时强于openai之外，我实际用过的大部分agent和AI了。
我仔细研究了一下， Genspark的背后，应该套用的是Claude 3.7 sonnet thinking（这个文风和格式一看就知道了，Claude 3.7 sonnet比起o3、Gemini 2.5 Pro还是较为套路和单薄感）。（可惜Gemini 2.5 Pro官方没有这么强的agent，也没有第三方AI公司做。目前，只有某佬友出于爱好在github上做了一个类似功能，已经非常强大了。）
不过初级agent。就是思考大模型+调用各种插件的工作流？（针对深度研究功能，只需要搜索和多步推理。）
再聊一个好玩的现象。Genspark的超级智能体，可能引用源的数量似乎不足100个左右？。我目前调用源数量最多的是Genspark的深度研究一次搜索800个源（如果不是设计过的优化，只是粗暴搜索被污染过的源，是会出现过拟合的幻觉的。原来Genspark的深度研究。一次搜索整合了800个源，结果生产出来报告就是无用的辣鸡。（背后不知道是什么模型，可能是4o？）
这次这个确实进步非常大。【最后补一句，Claude 3.7 sonnet对这类问题的幻觉，多于o3、Gemini 2.5 Pro。有点期待谷歌官方的Gemini 2.5 Pro with Deep Research 】
佬友牛的
感谢你告诉我，我今天晚上花了一晚上，薅的genspark的20个月的羊毛是值得的。 
用的那个没出的超级智能体吗
去下载app 已经上线google play了
另外，我会被截断，不清楚是不是节点的关系。
https://www.genspark.ai/agents?type=super_agent
网页用这个可以打开，官网还没上
可以加go on 继续。可能是上下文长度没做好
我下载的是ios的genspark，ios没有其它的。意思是将会有另外一个新的app？
好的谢谢佬
可能要等更新 不过上面那个佬友给的链接也能直接进去
好的谢谢
真好，去看看这个
质量感觉很棒啊
我沒顯示出消耗了多少積分，時長大概是30分鐘
这个好强
