是的，与较短的时间预算相比，DeepResearch 使用分配的完整时间预算（例如 30 分钟）时，其输出质量通常会提高。这是因为系统优先考虑彻底性而不是速度，更多时间允许它处理更多数据、验证结果并完善其分析。例如，当被要求生成技术报告时，完整的 30 分钟时间窗口使 DeepResearch 能够汇总更广泛的来源、交叉检查冲突的数据并应用迭代验证步骤。相比之下，较短的时间范围迫使系统优先考虑速度，这可能会导致深度或准确性方面的权衡。
在需要复杂问题解决的场景中，差异变得显而易见。假设开发人员请求分析分布式系统中的性能瓶颈。在 30 分钟内，DeepResearch 可以系统地分析多个组件的性能，模拟负载场景，并比较优化策略。如果限制在 10 分钟，它可能只会关注表面指标（例如 CPU 使用率）和诸如“优化数据库查询”之类的通用建议，跳过对网络延迟或缓存层的深入研究。类似地，对于与代码相关的任务，完整的时间预算允许系统探索边缘情况，测试替代实现，并根据多个约束验证解决方案——这些步骤在更紧迫的期限下通常会被缩短或省略。
然而，时间的影响取决于任务的复杂性。对于简单的查询（例如检索文档片段或基本语法示例），较短的时间可能就足够了，因为系统可以快速访问预处理数据。但对于需要细致处理的任务（例如调试竞态条件或设计可伸缩架构），额外的时间与输出质量直接相关。开发人员可以通过根据问题的范围设置时间预算来优化这一点：对明确定义的任务使用较短的运行时间，并为开放式或关键分析保留完整的时间。这种平衡确保了效率，同时在最重要的地方不牺牲深度。